evolutionary-algorithm

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有什麼區別？在哪些情況下使用一個更好？我一直在尋找一個清晰簡潔的不同，但沒有找到一個。

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有人可以請幫忙解釋這是什麼意思。背景：'網絡'是一個類，它表示一個神經網絡對象，它的構造函數需要幾個輸入，比如;節點，輸入，輸出，num_functions等等。然而，我用作參考的python實現使用字典將這些參數加載到構造函數中（我相信這是發生了什麼）。任何人都可以幫助解釋這是如何工作網絡（**配置）？ PS。我正在將其轉換爲Java。爲網絡類的構造看起來是這樣的： public networ

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功能評估

我多目標遺傳算法的工作數目，我有說4點的目標也沒有。世代爲400，人口規模爲100. 那麼有多少功能評估會在那裏？我的意思是說它是4 * 400 * 100或400 * 100？

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理解小吝嗇，Sankoff的算法

小的簡約問題：在演化樹中找到最簡約的內部頂點標籤。輸入：Tree T，每個葉片用m字符串標記。輸出：標記樹的內部頂點T最小化簡約性得分。我指的是這篇文章底部的圖片。我只是試圖按照提供的例子。我理解的第一步是標記四個葉子A，C，T，G（因爲我們提供了這個輸入），並且我們通過將適當的一個字符設置爲0並將字符的其餘部分設置爲無窮大在每個葉子的數組中。在圖像的下一步，我們分析兩個不是根的內部節點

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如何將矩陣向量傳遞到matlab中的函數參數

我有一個10 x 3的矩陣，並希望使用10行中的每一個作爲函數的參數，期望使用從1到10迭代的3個參數。問題是我無法將每個行向量直接傳遞給期望3個參數的函數。如何將矩陣行轉換爲我的函數可接受的格式？下面是函數： XXX = obj(Kc, T1, T2); 呼叫號碼： for i = 1:100 pop(i,1) = 50 - rand*(50-1); p

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指數誤差在for循環，MATLAB

我運行下面這個程序，我不斷收到此錯誤「指數超過矩陣尺寸」線路「Tour1 =彈出（KK（1:10），:);」。我不知道我錯過了。任何人都可以請幫忙。感謝 for i = 1:100 %Population Initialization pop(i,1) = 50 - rand*(50-1); pop(i,2) = 1 - rand*(1-0.1); p

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何時以及爲什麼交叉有益於差異進化？

我爲我正在做的一個副項目實現了差分進化算法。由於交叉步驟似乎涉及很多參數選擇（例如交叉概率），因此我決定跳過它並僅使用突變。該方法似乎工作正常，但我不確定如果我引入分頻器是否會獲得更好的性能。主要問題：將交叉引入差分進化背後的動機是什麼？你可以提供一個玩具的例子，介紹交叉超出純粹的突變嗎？我的直覺是交叉會在二維中產生類似於下面的內容。說我們有兩個父向量（紅色）。統一交叉可以在藍點之一產生新的

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NSGA-II的實現

我研究了非主導排序算法（NSGA-II）。我想使用這個多目標優化算法。任何人都可以通過解決任何在java或matlab中的NSGA-II的免費實現來幫助我。在此先感謝

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具有「動態種羣」的進化算法

我想使用進化/遺傳算法來解決問題。它與藝術有關 - 觀看算法的人應該嘗試一個染色體（=可能的解決方案），並根據自己的喜好進行評估。使用此設置，評估過程（如此說）花費相當大 - 每個染色體都需要很長時間進行測試。爲了確保在可行的時間內取得進展（這意味着經常改變世代），我必須接受較小的人口規模（這也有弊端）。另一種選擇是擁有更大的人口規模，但只有幾代人。我想到了一個我想稱之爲「動態人口」的不同解決

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遺傳/進化算法 - 畫家

我的任務：創建使用原語只（如三角形或東西）一個程序複製的圖片（作爲輸入）。該程序應該使用演化算法來創建輸出圖片。我的問題：我需要創造的算法，創建人口和檢查他們（多少 - 以％ - 他們輸入圖像匹配）。我有一個想法;你可以在下面找到它。所以，我從你想要的：建議（如果你發現我的想法不是那麼糟糕），或靈感（也許你有更好的想法？）我的想法：假設我只使用三角形來構建輸出圖片。我的第一羣是P圖片