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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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Java模擬退火驗收概率

我有一個程序實現模擬退火。我對接受概率存在問題，可能是由於我不瞭解爲什麼將歐拉數提高到（能量 - 能量）的能力是有用的。即使溫度很低，概率總是超過1.0（100％），因此實際上這是隨機搜索。我如何將我的接受概率固定爲sA的正常速率（開始時接受更糟的解決方案的機會高，接近結束的機會低）？下面是方法的代碼： if (mutatedSolutionFitness > originalSolution

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Android應用程序與健身樂隊的互動

我想在android中製作健身應用程序，但爲此我需要在android應用程序和健身樂隊之間進行溝通。有沒有什麼辦法可以通過我們自己的android應用程序使用一些公共的API或SDK與任何健身樂隊如Mi樂隊或其他人進行互動。通過互動意味着我可以將其數據與我自己的Android應用程序同步，如步數，公里步行/跑步等。

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FitNesse的沒能找到固定碼

我想運行一個簡單的測試來檢查，如果我得到正確答案的問題「的個數是偶數或奇數」的FitNesse的測試用例就像是這個 - 定義TEST_SYSTEM {}纖細路徑C：！！！\用戶\ sseth103 \桌面\ FT |燈具| | number | result？| | 2 | EVEN | | 1 | ODD | | 3 | EVEN | 夾具代碼的類文件位於FT文件夾內，它調用另一個也位於同一

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需要幫助的NEAT基於算法的神經網絡

我基於該學會在Python 2.7發揮Atari Breakout克隆NEAT algorithm神經網絡的工作設計的健身評估，我把所有的工作件的，但我認爲用更好的計算物種適應度的算法可以大大改善進化。到神經網絡的輸入爲： X座標槳的中心球的中心的 Y座標球的中心的X座標球的DX（在X速度）球的DY（沿Y速度）輸出爲：移動槳左移動槳權別動槳我有可用的物種適應度計算如下參數： br

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球和束的健身功能

我有問題要解決，任何建設性的幫助將是好的。無論如何，我必須做出遺傳算法來創建神經網絡來解決問題的球和束。我想象的唯一的健身功能是設定一些時間（如3到10秒），並測試每個單位的人口，如果它能在板上生存下去（fitness = t/T; t - 它存活的時間，T - 總時間），那需要長期:(。 Simulation look like this ，遺傳算法應該產生的權重，訓練係數和神經元的數量每個隱

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從元啓發式算法翻譯適應度函數[LOA]

Lion Optimization Algorithm (LOA)是由Maziar Yazdani提出的新啓發式元啓發式算法& Fariborz Jolai。我有翻譯在python3健身功能有問題，因爲我以前沒有的知識，我是否需要導入numpy的或SciPy的庫或手工代碼就沒有這樣的進口。這裏是我有麻煩與理解功能：（獅）獅子= F的健身值= f（X ，X ，X 3 ，...，X

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遺傳算法的目標函數

這是我對AI/ML的第一次努力。我有我的老師給出如下的問題，設計一個簡單的遺傳算法的MATLAB中，用二進制編碼的染色體，在爲了解決模式中的16位串查找問題。目標函數由下式給出： F(x) = NoS("010") + 2NoS("0110") + 3NoS("01110") + 4NoS("011110") + 5NoS("0111110") + 6NoS("01111110") + 7

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不打印相同的輸出

只是不打印與上面的行相同的輸出，我無法弄清楚爲什麼發生這種情況，我注意到它從最後打印最後N個數字，無論我輸入什麼它會再次打印該參數。這裏的主要 public class main { public static void main(String args[]) { ScalesSolution s1 = new ScalesSolution(11); s1.prin

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實現子集和與遺傳算法

import java.util.Collections; import java.util.Vector; public class Metaheuristic { private static int[] DATA; private static int NUM_CHROMOSOMES ; private static int MAX_POWER;