genetic-algorithm

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我正面臨一個參數選擇問題，我想用遺傳算法（GA）來解決這個問題。我應該從3000個可能的參數中選擇不超過4個參數。使用二元染色體表示看起來像是一個自然的選擇。評估函數會懲罰太多的「選定」屬性，如果屬性的數量可以接受，則評估選擇。問題是，在這些稀疏的條件下，遺傳算法難以改善人口。幾代人的平均適應成本和「最差」個體的適應度都沒有提高。我所看到的只是最好的個人得分的輕微（甚至是微小的）提高，我想這是隨

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遺傳算法中多次迭代錦標賽選擇

嗨，大家好，我對錦標賽選擇的多次迭代如何工作感到困惑。我知道你開始選擇隨機對（或k個成員），並將獲勝者放入交配池中。你繼續這樣做直到交配池被填滿。但是，我不確定事後會發生什麼。我們剛剛開始隨機交配那些交配池嗎？然後通過選擇新一代的隨機對重新開始選擇過程？謝謝。

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使用旅行推銷員求解器來確定哈密頓路徑

這是一個項目，我被要求爲旅行推銷員優化問題以及哈密爾頓路徑或循環決策問題實施啓發式。我不需要執行本身的幫助，但對我要進入的方向有疑問。我已經有了一個基於遺傳算法的TSP啓發式：它假定一個完整的圖，以一組開始隨機解決方案作爲一種人口，並致力於改善人口數代。我是否也可以用它來解決哈密頓路徑或循環問題？我不想優化來獲得最短路徑，而只想檢查是否有路徑。現在任何完整的圖形都會有哈密爾頓路徑，所以TSP啓

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適用於沒有數據層的桌面應用程序的MVC

問題可能會非常棘手（因爲它的性質或描述它的方式），所以在回答之前真正閱讀它。我有這個應用程序來寫： a）桌面應用程序; b）從數據庫，文件或任何其他存儲庫的意義上說沒有數據層（不需要保存，存儲或加載數據）; c）應用程序將執行一些計算算法（遺傳算法）; b）提供GUI，它將顯示應用程序和計算結果的控件。我想使用MVC模式，但我懷疑如何使用它。由於（例如）數據庫（根據用戶輸入在執行期間生成數據）

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如何使用遺傳算法求解線性方程組？

我想用一個遺傳算法求解一個包含n個變量的n個線性方程組。我很難定義交叉操作，因爲解決方案可能由浮點值組成。我如何繼續？這似乎是可能的，但這是我第一次遇到遺傳算法。假設我們要解決 x + 2y = 1 2x + 8y = 3 的答案將是X = 1/2和y = 1/4。我們如何建模問題？更新：看看你是否可以解密紙上的任何東西http://www.masaumnet.com/archive

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專業尋路方法？

我在（很少）空閒時間工作在roguelike上。每個級別基本上都是通過路徑連接在一起的幾個矩形房間。然而，我希望房間之間的路徑自然，風大。例如，我不會考慮以下自然的： B X X X XX XX XX AXX 我真的希望更多的東西是這樣的： B X XXXX

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我應該如何測試遺傳算法

我已經提出了很少的遺傳算法;他們工作（他們很快找到合理的解決方案）。但我現在發現了TDD。有沒有辦法以TDD的方式編寫genetic algorithm（它主要依賴隨機數）？爲了更一般地提出這個問題，你如何測試一個非確定性的方法/函數。這是我想到的：使用特定的種子。如果我首先在代碼中犯了錯誤，那麼這將無法幫助，但在重構時將有助於查找錯誤。使用已知的數字列表。與上面類似，但我可以通過手動跟蹤代

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遺傳算法神經網絡優化

遺傳算法是一種最有效的方法來優化隱藏節點的數量和在人工神經網絡上完成的訓練量嗎？我使用Matlab中的NNToolbox編碼神經網絡。我願意接受任何其他優化技術的建議，但我最熟悉GA。

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健身比例「輪盤」選擇的高效實現

我目前正在編寫一個C語言的鍵盤佈局優化算法（例如Peter Klausler設計的算法），我想實現如此處所述的適合度選擇（PDF Link）：隨着輪盤賭選擇您選擇一個基於 roullete輪模型的人口成員。製作一個餡餅圖表，其中成員切片到整個圓的面積是成員適度與總人口的比率。正如你所看到的，圓圈的圓周上的點是隨機挑選的那些那些具有較高適合度的成員將被挑選的概率較高。這確保自然

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你能否提供一些與在項目中使用AI有關的主題思想？

我需要與AI相關的主題觀點，我將以此爲基礎撰寫論文。我最感興趣的是遺傳算法和神經網絡技術。我已經有了一些想法，但是他們中沒有一個似乎打動了我！任何幫助將非常感謝！ :)