genetic-algorithm

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我在AI中有一個項目，我們可以做任何我們想要的。我有這個想法，你畫一個怪物。線條是它的骨骼和肌肉，點是它的關節，你決定這些關節如何彎曲等等。然後你製作一個神經網絡/遺傳算法，並學習走路和避開障礙物。我的教授說我的想法很好，並批准它。唯一的問題是，我不知道如何開始和使用什麼工具。我在想Unity或虛幻引擎，但我不知道這是不是一個好主意。你對我應該使用哪種編程語言或遊戲引擎有任何建議嗎？我不想混淆

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使用交叉遺傳算子有什麼優點和缺點？

例如，我們有這樣的問題：最大化函數f（X）= X^2，其中0≤X≤31 使用二進制編碼，我們可以用5位表示的個體。在選擇方法之後，我們找到遺傳算子。對於這個問題（或任何優化問題），有什麼優點和以下的缺點：高或低跨越速度使用1點交叉採用多點交叉使用均勻交叉這就是我想出迄今：高交叉率和多點交叉可以減少父母有良好的體能素質，併產生更糟糕的後代低交叉率意味着該解決方案將需要更長的時間來收

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斷頭臺切割優化的遺傳算法

我一直在重新編碼，優化和解碼遺傳算法。我第一次嘗試的是有序交叉的旅行推銷員，這很有效。我發現一篇文章試圖優化更復雜的基因組，同時優化2d包裝問題。作者用有意義的反向波蘭符號來編碼問題。它使用部件和V或H作爲操作者的組合。即34H5V 與具有被解析爲這是我的最終佈局一個堆疊元件堆棧進行解碼。也就是說，直到某個點的操作員數量必須比直到同一點的部件數量少1個。作者然後說，他使用交叉混合交叉，對操作員

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用戶定義的包中的VHDL語法錯誤用於遺傳算法的RNG行號5

Library IEEE; use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL; use IEEE.STD_LOGIC_ARITH.ALL; use IEEE.STD_LOGIC_UNSIGNED.ALL; Type arr is array (1 to mut_bits) of integer; type chrom_matrix is array (1 to pop_s

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差異論文兩個種基因型

的是什麼與Ñ（任意> 0號）之間使用一個基因型的差異染色體與1（一）的基因，並用1（一）染色體中的基因型與Ñ（相同數字）基因？在代碼： // 3 chromosomes with 1 gene each Genotype.of( DoubleChromosome.of(0,1), DoubleChromosome.of(0,1), DoubleChromosome.

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未能與實際類型'（控制器 - > IO（）） - > IO（）'預期類型'IO（）'

我是Haskell的新手，當我嘗試配置我碼。我明白main（）中的所有指令都需要是IO（），並且發生錯誤是因爲我使用的函數之一（在Graphics.Gloss.Interface.IO.Animate中）沒有返回IO（）。我想用光澤包顯示遺傳算法的結果。這裏是我的代碼： module Main where import Prelude as P import Control.Monad.R

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優雅的方法來防止遞歸中的StackOverflow

我試圖端口this Genetic Algorithm, ，我做了一個遞歸函數從一代推進到另一代。但是，因爲我是C＃中的新遞歸（一般情況下），當代數太多（大約4500）時，我顯然遇到了StackOverflowException。爲了解決這個問題，我讓Generation（）返回一個bool，所以當遺傳算法達到最大適應度（目標）時，它會返回true。否則它返回Generation（）。如果它即

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遺傳算法 - 旅行商

我經歷過去的試卷，我想了解以下問題：假設你有N個城市。從每個城市到其他任何城市都是可能的。假設你有一個表格形式的城市之間的距離的完整信息。城市號碼k與城市號碼l之間的距離由d（k，l）給出;例如，從第三城市到第九城市的距離由d（3,9）給出。請注意，d（k，l）= d（l，k）。旅行商需要訪問所有N個城市，並希望找到連接所有城市的最短路線。使用遺傳算法來解決這個問題。問題：爲這個問題定義一個

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遺傳算法。如何找到人口的最佳規模

如何找到最佳的人口規模。在我的任務中，每個基因都是一個位於給定範圍內的int類型的值。例如：染色體由2個基因。第一基因也許包含在範圍從5至15 第二基因也許包含int值從15至25 問題的int值。如何找到初始人口的大小。

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如何從真實人羣中擴大樣本量

假設我有200人（行）的樣本及其個人信息（教育，性別，職業等）。是否有可能通過任何算法創建基於我原始樣本200的人造2000樣本？如果是的話，是什麼和如何？遺傳算法來在腦海裏，