evolutionary-algorithm

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我想實現一種用於生成音樂的交互式演化算法（可能只是簡單的旋律）。我想使用JFugue這一點。它的網站聲稱它非常適合進化音樂，但我找不到任何演化的例子。我已經有a framework提供evolutonary機械。我正在尋找的是一些簡單的工作代碼，它演示了音樂部分的可行方法（例如合適的編碼和演化曲調的演化操作符）。我有一些想法如何可能實現，但我不是特別懂行的音樂理論，所以開始我想只是重新實現的

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在遺傳編程中實現交叉

我正在編寫一個遺傳編程（GP）系統（在C中，但這是一個小細節）。我讀過文獻（Koza，Poli，Langdon，Banzhaf，Brameier等）的lot，但有一些實現細節我從未見過。例如：我使用的是穩定狀態人口而不是代際方法，主要是使用計算機的所有內存，而不是爲臨時人口保留一半。 Q1。在GP中，與GA相比，當你進行交叉時，你選擇了兩個父母，但你是否創建了一個或兩個孩子，還是你有自由選擇？

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遺傳/進化算法和局部最小/最大值

我已經跑過了幾篇文章和文章，建議使用類似模擬退火的東西來避免局部最小/最大值問題。我不明白爲什麼這將是必要的，如果你從一個足夠大的隨機人羣開始。這只是另一個檢查，以確保最初的人口，其實是足夠大和隨機的？或者這些技術僅僅是產生「良好」初始羣體的替代方案？

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進化算法：最優覆育故障

這真是所有的稱號，但在這裏是一個任何人破壞誰是有興趣在進化算法：在EA，基本前提是，你隨機生成一定數量的生物體（它們實際上只是一組參數），針對問題運行它們，然後讓最優秀的員工生存下來。然後與倖存者的雜種，倖存者的突變，也一定數量的新的隨機生物的組合重新填充。做了幾千次，高效生物。還有些人不喜歡的東西引入多個生物的「島」，這是被允許在一段時間配種一次單獨的羣體。所以，我的問題是：什麼是最佳

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確定在進化算法中權衡哪些輸入

我曾經寫過俄羅斯方塊AI，該俄羅斯方塊AI相當出色。我使用的算法（described in this paper）是一個兩步過程。第一步，程序員決定跟蹤對問題「感興趣」的輸入。在俄羅斯方塊中，我們可能有興趣跟蹤連續有多少間隙，因爲最小化間隙可以幫助更輕鬆地放置未來的棋子。另一個可能是柱子的平均高度，因爲如果你即將輸球，冒險是一個不好的主意。第二步是確定與每個輸入相關的權重。這是我使用遺傳算法的