genetic-programming

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我正在尋找可以使用遺傳編程（koza風格）的框架或庫，不僅可以使用數學函數，還可以使用循環，變量或常量賦值，對象創建或函數調用。我不確定是否存在這樣的遺傳算法分支，以及它是否有名稱。我盡了最大的努力尋找信息，儘管互聯網對這個特定主題的信息很差。

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爲什麼遺傳算法在MATLAB優化工具箱中爲使用相同參數的一個目標函數優化提供了不同的結果？

您好我正在使用matlab中的優化工具箱來實現我的最小化問題。當我運行解算器時，對於具有相同參數的一個問題，它會給出不同的結果。那麼如何得出哪一個是最佳答案呢？我需要做的是讓解算器爲每次運行提供相同參數的結果。非常感謝

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NEAT中不相交和過量基因的區別？

我正在讀斯坦利的文章，但我無法弄清楚NEAT中究竟是不相交和過剩基因。我知道他們似乎與某種特定的方式有關，因爲他們都包含與父母雙方無關的創新數字。但是它們有什麼區別呢？任何人都可以解釋一下這個問題嗎？

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有沒有辦法通過遺傳算法檢測公式？

我試圖找到兩個圖像（讓我們說，「image1」和「image2」）如何相互匹配。針對「image2」相對於「image1」的每個可能位置計算了幾個參數。我有經驗公式，根據這些參數給每個位置「得分」。我試圖在神經網絡的幫助下匹配圖像分割，但失敗了：經驗公式效果更好。由此我開始考慮在遺傳算法的幫助下改進這個公式。所以，問題是：我有一堆圖像對，每對我知道「正確」匹配位置。遺傳算法是否可以用於這種事

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爲什麼我的基因突變密碼不能重新調整整個基因？ Java的

http://i.imgur.com/PWVruQ0.png /* * To change this template, choose Tools | Templates * and open the template in the editor. */ package parentmutation; import java.util.ArrayList; import java.u

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如何獲取函數的參數類型和返回類型？

我試圖在python中實現強類型遺傳編程。有沒有像這些樣品？ def funcA(a,b): return a + b return_type(funcA) output: <class 'Integer'> 和 def funcA(a,b): return a + b parameter_type(funcA) output: [<class 'Intege

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TinyGP的最大輸入長度/可變輸入長度

我打算使用tinyGP作爲訓練一組輸入變量（大約400左右）到之前設置的值的方式。輸入變量是否有最大尺寸？我是否需要每次指定相同數量的變量？我有很多計算能力（一個週末500個核心集羣），所以想要用什麼參數來解決這麼大的問題？歡呼

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僅使用一個特徵構建學習模型是否有意義？

爲了提高adaboost分類器（用於圖像分類）的準確性，我使用遺傳編程來推導新的統計度量。每次產生新特徵時，我都會通過訓練adaboost分類器並測試其性能來評估其適應性。但我想知道這個程序是否正確;我的意思是使用單一功能來訓練學習模型。

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Roslyn CTP - 隨機代碼修改

我一直在基因編程類型的場景中試驗Roslyn API。這看起來是一種很好的方式來完成這種類型的編程，但是簡單場景的實際實現似乎並不簡單，這意味着我可能對如何正確使用此API沒有很好的理解。下面是一個簡單的程序，我想在我的實驗修改： string treeText = @"using System; using System.Collections.Generic;

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TinyGP如何創建新的常量

我正在使用TinyGP的項目。我正在研究TinyGP代碼，但它確實「密集」，沒有多少評論。我可以讓它根據我的樣本數據發展方程式。它們通常是龐大的方程，可以使梗塞接近我用來從中產生數據的源方程。我無法弄清楚TinyGP實際上是在哪裏創建新的隨機常量，以及在GP中完成這項工作的技術是什麼？