evolutionary-algorithm

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在獲得一些幫助之後，理解我試圖編譯代碼的問題，在這個問題中（Trouble understanding GHC complaint about ambiguity）Ness建議我重新設計我的類型類以避免我不完全滿意的解決方案。有問題的類型類是這些： class (Eq a, Show a) => Genome a where crossover :: (Fractional b) =

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我在哪裏可以找到用於演化算法的優秀且簡單的測試函數？

我已經開始學習進化算法（GA，PSO，...），並且我想在Matlab中實現它們，並使用不同的參數來獲取算法結構以及它們如何工作。我的問題是，我沒有一些簡單的測試功能使用。例如，具有多個波峯/波谷，一個全局最小值和多個局部波函數的函數，....沒有什麼複雜的，只是一些簡單的數學函數與他們的公式。我可以嘗試做一些與一些sin/cos/exp在一起，但它需要時間，真是令人沮喪！任何人都知道有這些

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尋找遺傳編程框架/庫

我正在尋找可以使用遺傳編程（koza風格）的框架或庫，不僅可以使用數學函數，還可以使用循環，變量或常量賦值，對象創建或函數調用。我不確定是否存在這樣的遺傳算法分支，以及它是否有名稱。我盡了最大的努力尋找信息，儘管互聯網對這個特定主題的信息很差。

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如何去GARP？

我想下載（用於規則集生產遺傳算法）工具GARP。我遇到了這個網站：http://landshape.org/enm/garp-modelling-system-users-guide-and-technical-reference/ 告訴從此站點下載該工具：http://biodi.sdsc.edu.But它不是 opening.Can誰能告訴我在哪裏可以下載它來自也是一個教程，因爲我想在本文中提

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遺傳表示和適應度函數之間的關係

如您所知，選擇遺傳表示是構建任何遺傳算法（GA）的一部分。因此可以在基因型空間（問題解決空間）和表型空間（原始問題上下文）之間定義映射。該適應度函數，讓我們把它叫做˚F，可這種映射，如果評估GA的個人等同於原問題的目標函數： f: Genotype Space ---------> Phenotype Space 對於每個基因型有一個相應的表型。所以，f是內射的。良好的GA表示將所有表型編碼爲

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組合價值100

創建一堆假設我有一個數組具有值： array(20,40,30,15,60,50,10) 現在我想什麼是我需要創建一堆的100或接近hundred.and創建單獨的圓形每個100（或接近100）。說 Case 1: Round 1: array(60,30,10) // 100 or near to 100 Round 2: array(40,50) // 100 or near to

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什麼是niching計劃？

我正在閱讀關於在約束優化問題中使用GA的論文。在某些部分，它正在討論對個人（或他們制定的帕累託陣線）應用niching scheme。這似乎是一個典型的選擇計劃，但我搜索時，我找不到一個很好的解釋。有人可以儘量簡單地向我解釋一下，什麼niching計劃是？

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關於多對多分類器的文獻

在Multi-Class Classification（MCC）問題，的背景下，一種常用方法是從多個二元分類器構建最終解決方案。通常提到的兩種組合策略是一對一和一對一。爲了區分方法，更清楚地看看每個二進制分類器試圖做什麼。一對多的原始分類器試圖從其餘的一個類中分離出一個類。而一VS一的原始企圖分開一個針對 One-vs-one is also, quite confusingly, ca

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算法：利用m張獲勝牌和n張丟牌，使紙牌遊戲的利潤最大化

假設一家賭場（C）擁有一個只涉及一名玩家和一名經銷商的遊戲。該遊戲使用m + n張牌，m被標記爲獲勝牌，'n'被視爲丟牌。規則關於遊戲/信息：玩家都知道中獎卡「m」和在每一個階段失去卡「n」的數數。玩家開始使用'X'數量玩，直到所有卡被抽出。經銷商是非常非常聰明的，並有權根據玩家放置在桌上的賭注來繪製一張獲勝牌或一張丟牌。每次抽獎都會減少任一類別的卡牌數量，即如果獲勝卡牌被抽出，獲勝卡牌

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緩慢功能的高維功能優化

我不確定這是否是正確的地方問這個問題，但既然它看起來不適合數學SX，我決定在這裏發佈。我有一個非常高維（250+）的功能，需要找到最佳或至少一些近似值。我意識到像PSO，微分進化，模擬退火等方法。在我的具體情況下，問題是計算單個函數值可能需要幾個小時。所以需要一個更智能的方法。第一直覺就是減少尺寸，這就是我目前的工作。但我想知道是否有一些關於描述工作方法的類似問題的已發表論文。