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我有一個遺傳算法，目前正在使用輪盤選擇來產生一個新的羣體，我想將其改爲隨機通用採樣。我有事情將如何在這裏工作的一個大致的輪廓： pointerDistance = sumFitness/popSize start = rand.uniform(0, pointerDistance) for i in xrange(popSize): pointers.append(start +

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具有非常大量元素的組分配優化

問題：我有n個不同的元素。有幾個類別可以將每個元素分配到其中。每個元素可以被分配到一個或多個類別。然後可以對每個元素或組單獨評估這些分配的性能。可以爲每個元素或元素組計算性能分數。問題：對於n和m非常大的值（其中n> m和n和m的順序），有效解決（最大化單個元素的分數總和） 10^5）？作爲一個側面問題，組合優化問題是否會減少這個特殊問題？使用遺傳算法似乎有點偏離。製作染色體的羣體，每一

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製表師api入門

我是鐘錶匠框架的新手，有興趣爲tsp構建一個最基本的遺傳算法解算器，以瞭解其如何工作和進一步探索。我已經有了一個城市的距離矩陣，其中每個元素都是行列索引城市與列索引城市之間的距離（對角線元素將爲零，因爲它將是相同城市之間的距離）。我想產生幾百初始種羣，計算適應度函數，取兩個能產生適應度函數的最佳分鐘，生孩子等。（基本程序）我的問題是，我的距離矩陣是否足以作爲初始人口進食？它的格式是否正確？哪

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GA遺傳算法的染色體表示

在遺傳算法中，對染色體進行編碼是否合適，使得某些位比同一染色體中的其他位更重要？例如，（索引％2 == 0）/（2,4,6，...）位比（索引％2！= 0）/（1,3,5，...）位更重要。例如，如果位2的值在[1,5]範圍內，我們考慮位3的值，並且如果位2的值爲0，則位3的值不起作用。例如，如果問題是我們有一所學校提供多門課程，我們想知道下一學期應該提供哪門課程，哪門課程不應該開設，如果應該開

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Evolutionary Computation選擇正確的組合

我是一個noob在這方面仍然試圖完全理解進化算法是如何工作的。我的問題是這樣的：「我想要的所有世代都被創建並且循環完成（停止後固定數量的世代）我如何選擇最後一代的最終組合???「

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使用遺傳編程/算法改進哈希

我正在編寫一個程序，它可以顯着減少使用哈希函數（如'key mod table_size'）時發生的衝突次數。爲此，我想使用遺傳編程/算法。但我對此不甚瞭解。即使在閱讀了很多文章和例子之後，我不知道在我的情況下（如在程序定義中）什麼是適應度函數，目標（目標通常是要求的結果），作爲人口/個人和父母的情況會是什麼，等請幫助我確定上述和幾個代碼/僞代碼片段，如果可能的話，因爲這是我的項目。它不需要使用

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確保收斂到0而不是-1，使用二進制字符串

我正在使用合作式協同進化來解決一些函數優化問題，並且遇到問題。的功能取N個參數，其中，每個參數是一個數字，並且所有的功能最小化當所述N個參數的每一個是0。用於協同進化使用「個體」的我的表示是一個二進制字符串，所以我可以執行位翻轉突變（這是必要的我保持這種表示）。由於函數在參數爲零時收斂，當然-1非常接近。但是，在32位二進制表示中，-1是一個32 1的字符串，其中0是一個32 0的字符串。我

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方程的演變

我正在編寫一些東西來模擬進化，但有一個方程被測試來找到算法的數字。基本上它是，它創造GENERATIONOrganisms，其中有DNABITSint秒，它執行 ((dna[0] & i)/i) + ((dna[1] & i)/i)... ，然後進行比較，要真正digitsum，和隊友的兩種生物具有最小差異。不過由於某種原因，一代人的平均差異開始在486,000/487,000附近，然後有

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在等級選擇中進行隨機選擇的標準方法

我正在研究一個演化算法框架，但是當涉及排序選擇內使用的隨機選擇方法時，我遇到了一些困惑：我是否應該使用輪盤選擇中使用的相同方法（即獨立選擇每個解決方案），還是應該使用隨機通用採樣中使用的相同方法（即同時選擇所有解決方案）。我知道後者可能會更好，但如果這不是標準做法，我不想這樣實施。在此先感謝！

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在n維圓環表面生成隨機點

我想生成位於n維圓環表面的隨機點。我已經發現瞭如何生成3-dimensional torus的表面上的點式： x = (c + a * cos(v)) * cos(u) y = (c + a * cos(v)) * sin(u) z = a * sin(v) U，V∈[0，2 * PI）; c，a> 0. 我現在的問題是：如何將這個公式擴展到n維。任何關於此事的幫助將不勝感激。