genetic-algorithm

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    在遺傳算法中,當使用輪盤選擇方法選擇交叉成員時,首先需要按健身等級對人羣進行排序? 的可能性似乎是: 排序人口首次上升健身 人口排序由降健身 不排序人口&讓輪盤球落地的地方可能.. 我在想,按任何一種方式排序可能沒有任何影響 - 鵝卵石隨機着陸在包含不同大小(由健身)切片將具有完全相同的結果機會,無論較大切片是否被分組在一起。但我不是100%相信。 您認爲如何? 需要對每一代進行排序也會影響算法的

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    這真是所有的稱號,但在這裏是一個任何人破壞誰是有興趣在進化算法: 在EA,基本前提是,你隨機生成一定數量的生物體(它們實際上只是一組參數),針對問題運行它們,然後讓最優秀的員工生存下來。 然後與倖存者的雜種,倖存者的突變,也一定數量的新的隨機生物的組合重新填充。 做了幾千次,高效生物。 還有些人不喜歡的東西引入多個生物的「島」,這是被允許在一段時間配種一次單獨的羣體。 所以,我的問題是:什麼是最佳

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    我正在尋找一個很好的僞代碼 - 或者更好的實際代碼片段 - 在存儲在SQL Server數據庫中的綿羊族譜數據庫上實現wrights算法。 我有一個非常古老的C程序,對平面文本文件工作,直到人口變得如此之大的算法打破 - 因爲整個事情都在內存中完成,所以對數據庫的實施將是更可取的... 任何人看到這樣的事情,他們可以指向我?

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    我想實現一種用於生成音樂的交互式演化算法(可能只是簡單的旋律)。 我想使用JFugue這一點。它的網站聲稱它非常適合進化音樂,但我找不到任何演化的例子。 我已經有a framework提供evolutonary機械。我正在尋找的是一些簡單的工作代碼,它演示了音樂部分的可行方法(例如合適的編碼和演化曲調的演化操作符)。 我有一些想法如何可能實現,但我不是特別懂行的音樂理論,所以開始我想只是重新實現的

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    在過去的幾天裏,我注意到幾個websites,證明了使用遺傳算法的TS解決方案。 我在尋找你的意見,這對於這個特殊問題更好。 Heuristics vs Genetic。 更好的是,我的意思是會產生一個更短/更低的成本路徑。 解釋爲什麼你覺得你的方式。 歡迎舉例和非現場鏈接。