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對於第i類中的分配，需要優化4個10維函數，當實現差分進化時，我注意到所有函數都需要不同的參數設置。通過玩耍似乎特別是當選擇你的交叉率高，你的F約0.5似乎工作正常。但是在一個函數中，10維的Katsuura函數，我的差分算法似乎失敗了。我嘗試了一堆參數，但保持得分爲0.01。差分進化不適用於某些目標函數嗎？我試着爲這個問題實施PSO，但也失敗了，所以我似乎認爲這個函數具有某些只能通過某些算法

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力量帕累託進化算法（SPEA 3）

我正在使用進化算法，特別是SPEA-II進行優化。我很好奇，如果有任何名爲SPEA-III的算法。我嘗試了谷歌搜索，但我只能找到使用reference search direction SPEA-II的建議修改。是否與SPEA-III相同，如果是NSGA-III，這可能與NSGA-II唯一的區別。

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演化算法沒有改進

在這個週末我嘗試構建一個神經網絡，它使用進化算法進行改進。我在openai的Cartpole環境（https://www.openai.com/）中運行了5000代，但效果並不理想。神經網絡有4個輸入，1個隱藏層，3個單元，1個輸出，網絡使用tanH作爲激活函數。每代有100個人，其中5人被選爲下一代，有20％的機會發生突變。下面是更好地理解代碼： import operator import

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遺傳算法的概率分佈編碼

將概率分佈編碼爲遺傳/進化算法染色體的一些簡單而有效的方法是什麼？

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Matlab分類中的演化算法

我有一個二元分類問題。我只想使用Matlab標準函數進行分類，該函數可以選擇在其結構中使用任何演化算法（ga，pso，...）。是否有任何可以通過演化算法調整的Matlab函數？推薦推薦。

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如何使用pyspark運行進化算法

我想運行演化算法如GA，PSO在spark上使用pyspark。如何使用MLLib使用Deap python庫來執行此操作。是否有任何其他庫可用於執行相同的任務。

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使用nsga2包優化一個具有多個輸入變量的公式mco

我有一個公式，我想用8個輸入參數/變量/維度/標準最大化。對於下面的例子，我將它簡化爲只包含兩部分的公式。根據信息here我一直在使用調用nsga2的mco軟件包。這裏是設置：根據需要 #calculate an s curve for advertising1 Index = (0:250) advertising1.sAlpha = .953 advertising1.sBeta =

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進化優化算法

我想使用強度帕累託進化算法（SPEA2）來優化以下目標函數max f = profit(x,y) - expense(x,y) subject to: 0<= x, y <=1。目標函數是非線性的，不是決策變量的凸函數或凹函數。我可以將目標函數分爲兩個，即maximize profit(x,y)和minimize expense(x,y)，然後在最後組合優化它們。我不知道它是否有意義，對不起，我對

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用多目標算法求解單目標優化

我想用多目標進化算法求解單目標優化問題。它在技術上是否正確以及如何完成？

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NEAT兩個相同的基因有不同的創新數字

在寫整齊的算法論文中，作者指出一個可能的問題是，如果發生由它相同的結構創新將在同一代收到不同的創新數字不止一次機會。但是，通過保留當代發生的創新清單，可以確保當相同的結構通過同一代中的獨立突變不止一次產生時，每個相同的突變被賦予相同的創新數。這很有道理，因爲您不希望相同的基因以不同的創新數字結尾。如果他們這樣做了，當跨越兩個具有相同基因但創新數不同的基因組時，會出現問題，因爲您最終會得到一個來