유전 알고리즘에서 비 균일 확률 분포를 구현하려고합니다. 유전 프로그램의 구현에서 나는 각 결과가 다른 확률을 갖는 3 가지 결과를 갖는 실험을 가진다. 즉, 한 결과의 확률은 0.85이고, 다른 것은 0.01이며, 마지막 것은 0.14입니까? P.S : 나는 최근에 이것이 확률의 불균일 분포라고 불리는 것을 알게되었습니다. Java로 구현하고 있습니다.
진화 컴퓨팅에서 꽤 짜증나는 것은 약간 다른 개념들이 서로 다른 이름을 뚜렷이 구별하는 경향이 있다는 것입니다. 이 때문에 최근의 혼란은 유전자 발현 프로그래밍이 데카르트 유전 프로그래밍과 매우 유사하다는 것입니다. (근본적으로 다른 개념입니까? 저는 GP 지침의 간접 인코딩이 효과적인 기술이라는 것을 읽었습니다 (GEP와 CGP 모두 그렇게 함). 간접
유전자 프로그래밍을 사용하여 이미지를 대화식으로 전개하는 방법에 대해이 멋진 글의 한 부분 인 book을 읽었습니다. 함수 세트의 대부분은 단순한 산술 및 trig 함수로 구성됩니다 (실제 작업과 리턴 이미지). 이 함수는 이미지를 인코딩하는 파스 트리의 내부 노드를 구성합니다. 트리의 잎 또는 터미널 값은 임의의 숫자와 x, y 좌표입니다. 기능 세트에
자바로 ECJ를 사용하고 있습니다. 나는 모두 같은 뇌를 갖고 싶어하는 군대를 가지고 있습니다. 기본적으로 GP를 사용하여 두뇌를 진화시키고 싶습니다. if 문에는 "if-on-enemy-territory"과 "if-sense-target", 터미널에는 "go-home"또는 "move-randomly"또는 "shoot"이 필요합니다. 그러나 이러한 명령문은
내가 참여한 운영 연구 프로젝트에 일부 유전 알고리즘을 추가하려고합니다. 현재 우리는 일부 일정을 최적화하는 데 도움이되는 프로그램을 가지고 있으며 유전 알고리즘의 형태로 몇 가지 휴리스틱을 추가하려고합니다. C++에서 제네릭 유전 프로그래밍/알고리즘을위한 훌륭한 라이브러리가 있습니까? 아니면 그냥 내 자신의 코드를 추천 해 주시겠습니까? 내가 C++에 익
단일 디포로 차량 라우팅 문제를 연구 중입니다. 문제 정의는 다음과 같습니다. m 개의 사이트로 이동해야하는 n 개의 vechile이 있습니다. 각 사이트에는 특정 용량의 차량 만 사이트를 제공 할 수있는 것과 같이 특정 제약 조건이 있습니다. 일부 사이트는 특정 시간대에 서비스를 제공해야합니다. 또한 차량은 용량이 다르고 시작과 종료 시간이 다릅니다. 아
보기가 쉽지만 구현이 까다로운 것으로 나타났습니다. 구현하고자하는 간단한 유전자 프로그래밍 문제가 필요합니다. 이 함수는 노드가 주어질 때 노드 선택 확률이 깊이에 비례하여 정상적으로 분산되도록 노드 자체 나 자식 노드를 반환해야합니다 (함수는 대부분 중간 노드를 반환해야하지만 때로는 루트 자체 또는 가장 낮은 노드를 반환해야 함) 모든 노드가 동등한 확률
유전자 알고리즘 프로그램이 더 빠른 결과를 반환 할 수 있도록 코드를 추가하거나 생략하는 효과적인 방법을 찾고 있습니다. 이 프로그램의 목적은 문자열을 받아들이고 최대한 가깝게 일치하는 다른 문자열을 만드는 것입니다. 새롭게 만들어진 문자열은 다른 사람들과 가장 가까운 (상위 5 개) 메이트와 일치하고 자손을 생성합니다 (그 중 일부는 길이에 영향을주지 않
표준 오프라인 학습이 아닌 online learning으로 구현 된 GP를 본 사람이 있습니까? 나는 유전 프로그램으로 몇 가지 일을 해왔으며 학습 과정을 온라인으로 만드는 좋은 방법이 무엇인지 알 수 없습니다. 아이디어가 있거나 구현 된 것을 보거나 내가 볼 수있는 참조 사항이 있으면 알려주십시오.