genetic-algorithm

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我在寫一個C++項目來解決Travelling salesman problem使用genetic algorithms。當然，我想使用同一局域網中的一堆（大約40臺）計算機來加快速度。電腦都運行Windows XP ...所以，問題是使用給定的設備並行化的方法是什麼更新：您已經幫我縮小了我的選擇範圍，使其成爲開放式MPI的mpich，所以剩下的唯一問題是我應該使用boost MPI包裝器嗎？

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遺傳編程 - 健身功能

比方說，我有一組的訓練實例，其中A_I是一個屬性，結果是二進制（是或否）： A1, A2, A3, Outcome red dark large yes green dark small yes orange bright large no 我知道我必須定義適應度函數，這個問題是什麼？在我的實際問題中有10個參數和100個訓練樣例，

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array.toSource（）中的奇怪數據學習遺傳算法

我剛剛開始學習遺傳算法，並且本質上是將本教程http://lethain.com/entry/2009/jan/02/genetic-algorithms-cool-name-damn-simple/寫入javascript。有一些更好的代表我的數據集。無論如何，當通過newPop.toSource（），我得到 [[#1=[[30,22],#2=[30,85],#3=[30,76]...]]

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MATLAB：如果語句內循環沒有執行，也沒有打印到屏幕

所以，我們試圖執行下面的代碼。兩個if語句正在執行，但是，if語句內部執行失敗（我們通過不抑制輸出來驗證）。爲什麼有這個原因？還是我們無法達到這個狀態？規格輸入如下：v是整型值的向量，c是一個整數。 Ç必須內伏小於或等於值之一，我們正試圖與這個算法解決的問題如下：鑑於收銀，要怎樣才能改變這種最少的硬幣可能會退還給客戶？例：輸入：v = [1，10，25，50]，C = 40的輸出O =

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降低可滿足性的算法java

是否有任何算法來減少sat問題。可滿足性是確定給定的布爾公式的變量是否可以以使公式計算爲TRUE的方式進行分配的問題。同樣重要的是要確定是否不存在這樣的分配，這意味着對於所有可能的變量分配，公式表達的函數是相同的FALSE。在後一種情況下，我們會說功能是不可滿足的;否則它是可以滿足的。爲了強調這個問題的二元性質，它經常被稱爲布爾或命題可滿足性。簡寫「SAT」也常用來表示它，隱含的理解是函數及其變

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在穩態遺傳算法中應用突變

我正在實施穩態遺傳算法來執行符號迴歸。我的問題是關於突變和交叉操作符之間的關係。在應用突變和錦標賽選擇以根據錯誤選擇父母之前，我總是諮詢突變概率（Pm）。第一個問題：突變必須僅適用於交叉（或另一遺傳算子）之後獲得的兒童或者可以直接施加到1個父生成一個新的個人？第二個問題：（與PM的課程）交叉操作後必須嘗試的突變孩子？謝謝大家提前。

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神經網絡算法或類似的東西，爲使用遺傳算法運行時間較短的應用程序找到合適的參數

我開發了一個使用遺傳算法的Java應用程序。我的應用程序需要參數，如： How many genes will be populate at first? How many genes will be killed after crossover and mutation? What will be the mutation rate? 我可以測試的東西像： How long(millis

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遺傳算法庫

是否有人知道一個遺傳算法庫？編程語言並不那麼重要。可能是C＃，Python，Java，...我需要它來尋找最佳決策樹解決方案。

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在遺傳算法中找到最不合適的成員有效

我在java中實現了一個遺傳算法來解決一類礦的旅行商問題。它似乎工作得很好，但速度很慢。我代表一個我稱之爲「Tour」實例的個人，它是一個表示要旅行的順序的整數ArrayList。（即[1,5,4,3,2,0]就意味着要按1,5,4,3,2,0,1的順序依次進入城市1,5,4,3,2,0,1，每一代都按以下步驟操作... 排序人口遞增的順序（最適合的成員有最低分數）精選人口的20％滋生基於關閉

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針對井字遊戲的遺傳算法

因此，我被指派了使用遺傳算法編寫5x5x5井字遊戲玩家的問題。我的方法是以3x3開始，開始工作，然後擴展到5x5，然後擴展到5x5x5。它的工作方式是這樣的：模擬一大堆遊戲，並在在爲C++ STDLIB映射實現的相應的表（X表或O-表中的每個遊戲中，查找的每一圈）作出迴應。如果電路板不在那裏，請將電路板添加到桌子上。否則，請做出隨機答覆。當我有完整的表格後，我初始化了一堆玩家（每個玩家都有一