genetic-algorithm

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我試圖實現從物品的網絡核心 - 邊緣度量（聯繫：Borgatti & Everett 2000）遺傳算法在R.由作者施加的基本方法是：排列網絡矩陣的行和列，以便彼此連接良好的演員佔據左上角。創建基於行/列排列在步驟1 的理想圖案矩陣評估兩個矩陣之間的相關性根據作者在步驟一個關鍵是要找出矩陣的行/列排列，使最高與其誘導模式矩陣相關，並且他們推薦使用遺傳算法來找到最佳的行/列排列。我停留在算法的

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轉換二進制字符串數學表達式

我一直在嘗試用遺傳算法爲晚，現在我想建立數學表達式出來的基因組（爲便於交談，其找到適合某種結果的表達式）。我具有由基因的基因組，其由字節表示，一個基因組中可以是這樣的：{12，127，82，35，95，223，85，4，213，228}。長度是預定義的（儘管它必須落在一定的範圍內），它的形式也不是。也就是說，任何條目都可以取任何字節值。現在的訣竅是將其轉換爲數學表達式。例如，確定基本表達式非

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遺傳算法 - 什麼是穩態選擇？

我正在做一個遺傳算法的最後一年的項目 - 特別是道金斯黃鼠狼類型。我做了輪盤賭選擇和比賽選擇，仍然做穩態選擇，但我不確定它到底是什麼，我在網上找到的參考文獻都非常模糊。有誰知道它應該如何實施？任何指針都會很棒。非常感謝。

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逆向概率選擇（進化算法的逆適應選擇）

我需要概率性地從一組數據中選擇一個樣本。如果我有一組值array[12, 15, 29, 17, 12, 29]。標準方法是計算總數（12 + 15 + 29 + 17 + 12 + 29），然後創建一個偏好較高值的微調。有點像餅圖，我們從樣本集中隨機選擇，但贊成具有最高價值的個人。以上數字隨機選擇array[0]的例子爲11％，而array[5]爲25％。這很好我想要做的事情是贊成較低的數字

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約束n維空間的高效隨機採樣

我即將優化n（n> = 1，通常n = 4）非負變量定義的問題。這不是一個n維問題，因爲所有變量的和必須是1. 最直接的方法是每個x_i掃描整個範圍0 < = x_i < 1，然後將所有的值的所有x的總和。然而，這種方法引入了冗餘，這對於許多依賴解空間的隨機抽樣（遺傳算法，禁忌搜索等）的優化算法來說是個問題。有沒有其他的算法可以執行這個任務？冗餘是什麼意思？以二維情況爲例。沒有約束條件，這將是

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C++中的遺傳算法優化

我正在尋找添加或省略代碼的有效方法，以幫助我的遺傳算法程序返回更快的結果。該程序的目標是接受一個字符串並創建儘可能匹配的其他字符串。無論新制作的字符串是否與最接近的（前五名）匹配，併產生後代（其中一些突變會將新的隨機數字放入字符串而不影響長度）。這一切都可以正常工作，但需要數不可思議的世代來獲得一些較長的字符串（4以上）才能完美匹配。對不起，關於tl; dr長度，但這是我現在的代碼。批評！ #i

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在「選民」中選擇一個倖存的遺傳算法遺傳算法

我一直在研究一個遺傳算法，其中有一個由具有顏色和偏好的個體組成的羣體。（例如：1 | 1，5 | 2，3 | 3等）每個人都會根據自己的喜好投下一個「投票」，其中協助那些以這種投票作爲他們的顏色的人。我目前的想法是循環每個人，並計算他們應該生存的機會，基於投票數量等，然後擲骰子，看看他們是否生活。我目前做的這樣，如果v[x]代表投票的顏色x的百分比，個人k顏色c有v[c]機會尚存。但是，這

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在遺傳算法中僅選擇頂部x％作爲選擇

我目前正在研究StringEvolver，我不確定可能在GAs中使用的特定術語。在遺傳算法中，精英主義是指直接晉升到下一代的人口子集;正確？但是，是否有一個特定的術語，例如，當前人口的前75％用於選擇，交叉和變異過程而不是整個人羣？基本上，這個x％比率叫什麼？我的意思是，而不是使用整個人口的說，一個輪盤賭選擇過程中，我只用了前x％（即只品種之間人口的最好的X％）我問的原因是因爲我注意到使用

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的遺傳算法

所以我寫了一個輪盤賭選擇功能爲我的遺傳算法如下輪盤選擇功能： public String tournament(float fitness, Chromosome pop[], int selection) { // roulette if (selection == 1) { Random random = new Random(); fl

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使用遺傳算法找到給定距離的正確/最佳曲目組合

我有一個不同長度的曲目列表（模型鐵路曲目），例如： 3.0cm TrackA， 5.0cm TrackB， TrackC在6.5cm上， TrackD在10.5cm上然後我想找出什麼樣的曲目我應該放在一起從A點到B點以給定的距離和邊距。而且我也應該能夠優先使用跟蹤類型。示例;從A點到B點的距離是1.7米，我有很多的TrackC和很少的TrackB。而且我會在+/- 0.5釐米的距離上留有餘量