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如何使用遗传算法来促进机器学习?
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我是一名本科生,正在对遗传算法在视频游戏中可以/确实扮演的角色进行非常基础的研究。在Youtube上,有人的视频展示了他们如何使用算法来教电脑玩家如何玩游戏。 据我所知,遗传算法是一种搜索算法,当你知道你想要实现的一般解决方案时,它是最好的,但不是很准确。例如。在TSP中,你知道你想要找到可能的最短路径,或者在一个考试安排问题中,你希望所有的学生都能够以最少的“中断”参加考试。在这些问题中,算法在clear中使用。然而,我在理解g.a.的“机器学习”概念时遇到了麻烦。 当遗传算法被用来教计算机如何玩游戏时,它们是如何“学习”的?他们是如何学会玩这个游戏的?他们试图解决的“优化问题”是什么?
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提问于2012-08-06
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实际值GA或二进制值GA用于实际用途和最新实现吗?
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我最近开始学习启发式优化方法,并开始使用遗传算法。我已经理解了遗传算法背后的算法。我遇到了两种类型的遗传算法,即二进制编码遗传算法和实值遗传算法。在任何地方,当我寻找GA的解释和步骤时,我只看到二进制编码的GA。但是当我寻找GA和优化库和包时,变异和交叉似乎是真正有价值的方法。这些方法中哪一种在广泛使用和实际应用中得到了应用?如果在我的理解中有不正确的地方,请与我分享。
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提问于2022-08-21
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遗传算法是一种机器学习方法吗?
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我对机器学习术语背后的逻辑很好奇。据我所知,Q学习是一种机器学习。因为它学到了一个概念。它学习状态。但当涉及到遗传算法时,我不认为它们是机器学习。对我来说,这些算法只是优化特定问题的一种方式。如果环境发生变化(状态),基于预先计算的遗传算法的求解将是无用的。你必须再运行一次。 所以问题是,遗传算法是一种机器学习方法吗? 所有的回复将不胜感激。谢谢。
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提问于2020-07-27
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为什么遗传算法比其他机器学习技术需要更多的内存?
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我目前正在研究遗传算法。有一个问题是“为什么遗传算法比决策树等其他机器学习技术需要更多的内存?”我找不到任何答案,即使是通过谷歌搜索。谁能给出并解释一下答案?
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提问于2014-07-11
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寻找神经网络的最佳学习规则
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如何为给定的问题找到最佳学习规则,比如多类别分类? 我正在考虑使用遗传算法,但我知道在性能方面存在一些问题。我正在寻找现实世界中你没有使用过教科书学习规则的例子,以及你是如何找到这些学习规则的。
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提问于2013-01-06
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适应度函数
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在谷歌上搜索遗传算法时,我遇到了OneMax问题,我的搜索显示这是遗传算法应用到的第一个问题之一。然而,我不是很确定什么是OneMax问题。有谁能解释一下。 任何帮助我们都将不胜感激
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提问于2015-01-29
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如何利用遗传算法在WEKA中寻找投票分类器的权重?
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我在工作:“一种利用集合学习预测肾结石类型的新方法”。作者用遗传算法找到了用WEKA投票的最优权重向量,但我不知道他们能做到这一点吗?如何使用遗传算法来寻找有WEKA的投票分类器的权重? 以下一段摘自该条: 为了提高投票算法的性能,采用了加权多数表决。简单多数投票算法通常是组合不同分类器的有效方法,但并不是所有的分类器对分类问题都有相同的效果。为了优化权重多数投票分类器的结果,需要找到最优的权重向量。应用遗传算法求解该问题的最优权向量。
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提问于2019-01-10
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遗传算法是无监督学习的一种形式吗?
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我有个很简单的问题。然而,我已经进行了广泛的搜索,无法找到答案。遗传算法被认为是一种无监督学习的形式吗?我知道算法是独立进化的,但是种群中每个个体的适应度是定期测量的(监督的?)。 该算法的目的是通过遗传算法优化一组启发式权重。 谢谢你的帮助!-
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提问于2013-12-23
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什么时候使用某种强化学习算法?
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我正在学习强化学习,正在为一门大学课程阅读萨顿的书。除了经典的PD、MC、TD和Q-Learning算法外,我还在阅读策略梯度方法和用于解决决策问题的遗传算法。我以前从未在这个主题中有过经验,我在理解一种技术应该优先于另一种技术时遇到了问题。我有一些想法,但我不是很确定。有没有人可以简要地解释一下或者告诉我一个来源,在那里我可以找到一些关于应该使用某种方法的典型情况的信息?据我所知: 动态编程和线性规划应该只在MDP具有很少的动作和状态并且模型已知的情况下使用,因为它非常昂贵。但是,当DP比LP更好时,当我没有问题的模型,但我可以生成样本时,可以使用蒙特卡罗方法。它没有偏差,但具有较高的var
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提问于2014-03-29
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哪种人工智能算法最适合下棋?
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我正在研究我的象棋机器人,我想为它实现简单的人工智能。我是新来的,所以我不知道怎么下国际象棋。我听说过Q-学习,监督/非监督学习,遗传算法,等等,这可能不是国际象棋。我想知道AlphaZero是如何创建的?可能是遗传算法,但国际象棋是“如果A然后B”可能不起作用的游戏。这意味着Q-学习对它也是有害的,等等。 有什么建议要用吗? 注意:我找到了数据集,虽然它还包括低级别的玩家游戏,所以我不确定是否可以用这个来训练机器人
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提问于2021-12-01
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如何将遗传算法用于实际人工智能?
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我一直在研究遗传算法。我的目标是实现简单的模拟,玩家(不受外界玩家控制)避开障碍,走向回报。 我知道遗传算法属于进化算法,这对这种情况很好,因为那时我不需要提供训练数据。它会自己学习的。 我一直读到的这些介绍谈到了以二进制字符串编码的种群(我认为),我不认为种群和细化种群来产生新的一代与这个问题域有什么关系。 有谁能解释一下
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提问于2013-09-25
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人工神经网络中的无监督学习
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如果我要用遗传算法训练一个人工神经网络的权重,这是什么类型的学习呢?我相信它是无人监管的但它有名字吗?它似乎可能属于强化学习,但我不太确定。
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提问于2014-02-23
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什么是机器学习的好的第一个实现?
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我发现学习新的主题最好是通过简单的代码实现来获得想法。这就是我学习遗传算法和遗传编程的方式。要开始使用机器学习,应该编写哪些好的介绍性程序? 最好让任何引用的资源都可以在线访问,这样社区才能受益
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提问于2010-07-05
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用蚁群算法创建交叉词游戏
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我很难学习蚁群算法( ACO ),我读过使用(遗传算法) GA生成字谜游戏的文章。我知道两种常用的GA蚁群算法,但是我的问题是,如果使用蚁群算法创建纵横字谜游戏生成器,在这种情况下它是如何工作的?
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提问于2013-03-24
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高维马尔可夫开关/HMM模型似然函数的期望与直接数值优化
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目前,我正在使用日志似然函数的直接优化(通过前向后向算法)来估计具有多个参数的马尔可夫切换模型。我使用matlab的遗传算法进行数值优化,因为fmincon和fminsearchbnd中的其他方法(主要是基于梯度或单纯形的算法)并不十分有用,因为似然函数不仅具有很高的维数,而且表现出许多局部极大值,且具有高度的非线性。遗传算法似乎运行得很好。不过,我打算进一步增加这个问题的范围。我读过一种估计马尔可夫切换模型的EM算法。据我所知,这个算法释放了一个不断增加的日志相似值。因此,它似乎适合于估计具有许多参数的模型。 ,我的问题是,EM算法是否适合于涉及许多参数的应用(也许更适合于遗传算法)。速度不
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提问于2016-03-12
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Java中的最大化函数
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我跟随学习了一种用Java语言编写的遗传算法。虽然我理解这个应用程序的概念,但我不明白如何应用我选择的公式,并让遗传算法通过x (一个个体的基因)找到它的最高值。 我尝试了下面的代码,让适应度返回公式的值,如下所示: static int getFitness(Individual individual) { int fitness = 0; Integer x = Integer.parseInt(individual.toString(), 2); fitness = calculateFormula(x); return fitness; } pub
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提问于2016-07-13
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谷歌的DeepMind是根据什么原则学会走路的?
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我刚刚在Youtube上看到了这段视频。 谷歌的DeepMind是根据什么原则学会走路的? 是Q-学习还是遗传算法或策略梯度?
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提问于2021-03-29
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求解二次方程的遗传算法
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我在理解遗传算法的过程时遇到了问题。我找到了在一个区间内最大化函数的例子,我想我理解了它们,但是如何使用遗传算法来求解二次方程呢? 假设我们想要找到一个最多4位数字的解决方案,那么对数字进行编码的正确表示是什么?可以使用什么作为适应度函数来评估每个数字? 任何帮助我们都将不胜感激
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提问于2016-12-09
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图论思想在机器学习中的应用
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我使用神经网络(ConvNNs,DeepNNs,RNNs/LSTMs)进行图像分割和识别,并利用遗传算法解决一些优化问题。最近我开始学习一些深层次的图论思想(随机图,色数,图着色)。我很熟悉大学阶段的组合学。在ML中,图论和组合学有哪些有趣的应用和研究领域?
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提问于2016-03-17
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二进制与非二进制隐藏层输出
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我正在尝试准确地理解如何在python中实现一个基本的神经网络,它将使用遗传算法进行无监督学习,并且遇到了一个小问题,我能够找到的文献还没有解决这个问题。 假设我有2个值的输入,它们被传递到一个应用了所有权重/偏差的3个神经元隐藏层。在我确定它是否启动后,我现在发送什么?我是从我的sigmoid发送输出,还是发送一个完整的停止/开始。换句话说,我进入隐藏层2的输出是二进制的还是非二进制的? 谁能用我们选择一个或另一个背后的理由来解释这一点?
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提问于2018-02-23
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GA R包是最好的遗传算法包吗?
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我正在学习数据科学,我喜欢医疗保健部分。这就是我开始写博客的原因,我的第三篇文章是关于使用遗传算法解决NP问题。这篇文章是https://datasciencecgp.wordpress.com/2015/01/31/the-amazing-genetic-algorithms/ 我有一些专业的GA包解决问题,如TSP,但你知道任何最强大的R包吗? 非常感谢!
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提问于2015-02-03
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遗传算法在Matlab中的并行化
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我正在Matlab中编写并行遗传算法,特别是双物种遗传算法(在中可以找到更多的信息),我在代码的并行化方面遇到了一些困难。 现在我是一名物理和数学专业的学生,我刚刚开始我的编程来帮助我的研究项目。我已经用一个并行化的适应度函数在Matlab中实现了一个串行遗传算法,但是我对实现这个双物种遗传算法很感兴趣。 好的,那么问题是:我如何运行两个不同的for循环,在不同的matlab工作程序上执行不同的操作?2 for循环将有不同的数据和不同的代码,但我需要它们同时运行。我不认为我需要一个parfor循环。在阅读了并行工具箱的文档之后,看起来使用单程序多数据(spmd)函数可能是一种选择吗?我不太确定
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提问于2014-12-21
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遗传算法中的基因和染色体表示
我是遗传算法的新手,我想问一个问题。我遇到的所有关于遗传算法的资源都谈到了用二进制数或实数来表示基因。我正在研究利用遗传算法的行程生成器。通常,行程由兴趣点组成,但我的由二进制字符串表示的城市组成。每个比特位置编码信息,例如城市是否有博物馆,或者是否有汽车租赁服务。例如,如果城市有租车服务,则表示租车服务的bit位置将设置为1。行程中包含的城市数量由停留时间确定。因此,在遗传算法表示方面,每个行程代表一个染色体,城市代表基因。我在我读过的任何资源中都没有看到过这种表示(每个基因都是一个二进制字符串,每个染色体都由多个二进制字符串组成)。所以我想知道我是否在正确的轨道上。 编辑:所以对于交叉,它
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提问于2016-04-14
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遗传算法在求解TSP问题时应该走多远
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我正在学习遗传算法,我正在练习解决旅行商问题。 我想知道我应该现实地期望GA能够做什么。 我已经在这里尝试了15城市和48城市问题 我的遗传算法非常快地找到了15个城市问题的确切解决方案。然而,它正在与48个城市的问题作斗争。我尝试了关于孩子数量和人口规模的各种规格,我的结果大致如下: 正确解决方案最小距离: 33,551 我的GA解决方案距离:约39,000 随机路由距离:约140,000 我知道GA不能保证给出确切的解决方案,但只能给出一个接近的解决方案,这基本上就是正在发生的事情。 我的问题是:对于GA算法来说,我离48城市问题有多远是可以的,还是我做错了什么,我的GA需要一些重大的改进
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提问于2012-06-15
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遗传算法(GAs):是否只考虑作为优化算法?气体在机器学习中有用吗?
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作为一个快速的问题,遗传算法被用来做什么?我在其他地方读到,它们应该被用作优化算法(类似于我们使用梯度下降来优化最优参数的方法,用线性回归,神经网络.)。如果是这样的话,为什么这些气体在机器学习中没有那么多的存在(或者至少我在文献中没有看到太多)?
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提问于2019-10-28
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Python中利用遗传算法进行特征选择?
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我有一个由4712条记录和60+特性组成的数据集,用于处理二进制分类问题。我已经尝试了所有的特性选择方法,比如filter, embedded and wrapper,但是我只是好奇地想学习并尝试genetic algorithm来进行特性选择。 选择genetic algorithm的原因是因为我认为它将为我提供基于最佳特性的最佳模型匹配。 1)我知道这可能需要时间,但你们能不能帮助我知道如何用Python来完成这个任务呢? 2)此外,genetic algorithm是否与上面讨论的所有其他特性选择方法不同或更好?它的缺点是什么? 有关于如何使用这个的任何python包和教程吗? 我看过教
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提问于2020-01-03
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遗传算法的理论问题
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我目前正在阅读“人工智能:一种现代方法”(Russell+Norvig)和“机器学习”(Mitchell) -并试图学习人工智能的基础知识。 为了理解一些基本的东西,我有两个“新手”问题: Q1:在给出双亲A和B分别有001110和101101染色体的遗传算法中,以下哪种后代可能是由一点交换产生的? 答: 001101 b: 001110 Q2:上述后代中的哪一个可能是两点交叉的结果?为什么? 请给我建议。
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提问于2009-12-09
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求解多背包问题的改进遗传算法
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最近,我一直在改进传统的遗传算法来解决多背包问题。因此,我改进的遗传算法比传统的遗传算法工作得更好。我测试过了。(我使用了OR-Library ()的公开可用来测试气体。)有谁知道其他改进的遗传算法。我想与其他改进的遗传算法进行比较。实际上我在网上搜索过了。但是找不到比较好的算法。
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提问于2010-06-02
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如何在Matlab全局优化工具箱中编写遗传算法的输出函数
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我在Matlab全局优化工具箱中编写遗传算法的输出函数时遇到了一些问题。 我想创建一个函数来存储每一代的所有state.Population (每个个体)。 以下是我所知道的: 输出函数是遗传算法在每一代调用的函数。 输出函数具有以下调用语法。 状态,选项,optchanged =myfun(选项,状态,标志,间隔) 来自 其中state包含当前代的有用数据。 下面是我尝试过的: 创建一个输出不同于state、options、optchanged的函数。输出是存储每个state.Population的全局矩阵
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提问于2012-11-28
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AMPL对大型问题的局限性
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我即将使用我的硕士论文,工作很快优化,我有一些问题,关于AMPL的局限性。 我的导师们似乎很有信心,当使用Gurobi解决器(我所在的大学)的完整许可证时,AMPL将主要处理所有的情况。 然而,在目前的大多数论文中,我发现大多数人仍然在其他语言中使用遗传算法和启发式算法,如C、C#、Python等。在AMPL中实现自己的启发式是更好的选择,还是在AMPL中设置了这样的设置,前提是您拥有某个解决程序的完整许可证? 到目前为止,我所在的大学还没有遇到任何实际问题,因为你必须采用自己的启发式方法,所以这意味着我必须在最后一门课程的同时学习这些,直到论文工作即将开始。 提前感谢!森德泽
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提问于2013-12-17
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用遗传算法求估计器的最佳参数值
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我正在用Python做一些随机的训练集合课程,我想要得到超参数值。网格搜索对于中等数据集来说会花费太长的时间,因为在我的随机训练中,我对不同的学习者进行了不同的辍学培训,比如交叉验证,然后我平均或加权平均,对辍学的最佳错误进行评估。有了这个集合,我想在每次迭代中得到最佳的参数值,所以我想使用遗传算法方法。 我在Github上找到了一个例子,但是安装失败了,我正在寻找更多的遗传算法的参考。有谁可以帮我?
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提问于2015-11-28
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关于遗传算法
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目前,我正在学习遗传算法(个人的,不是必需的),我遇到了一些我不熟悉或者只是基本熟悉的话题,它们是: 搜索空间 函数的“极端” 我知道一个人的搜索空间是所有可能的解决方案的集合,但我也想知道如何决定他们搜索空间的范围。此外,我想知道与函数有关的极限是什么,以及如何计算。 我知道我应该理解这些是什么,但到目前为止,我只学了代数2和几何学,但是我尝试了物理、矩阵/向量数学和数据结构,所以如果我看起来很天真的话,请原谅我。
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提问于2012-02-26
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一种装箱遗传算法的时间复杂度
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我试图探索用于垃圾箱包装问题的遗传算法(GA),并将其与经典的任意拟合算法进行比较。然而,遗传算法的时间复杂性在任何学术文章中都没有提到。是否因为时间的复杂性很高呢?而遗传算法的主要目标是在不考虑时间的情况下找到最佳解决方案?基本遗传算法的时间复杂度是多少?
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提问于2018-03-10
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我如何使用遗传算法?
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我正在努力学习如何在r中使用遗传算法(GA)。下面是我的代码: library(genalg) evalf <- function(x) { soln <- dnorm(x, mean = 16, sd = 4) return(soln) } iter = 100 GAmodel <- rbga.bin(size = 5, popSize = 200, iters = iter, mutationChance = 0.002, elitism = F, evalFunc = evalf) 返回警告,There were 50 or mor
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提问于2014-09-04
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在一个完全没有监督的系统中,如何评估聚类成功?
所讨论的算法是Kohonen的SOM。但这个问题也适用于常设仲裁院和其他一些机构。 当umatrix (或者代码本?)是否有一种方法可以判断集群有多成功? 将遗传算法应用于优化尺寸、晶格结构、学习速率、学习退化函数以及聚类的时代性,还是存在过度拟合的危险? 假设SOM数据来自明显较弱的PRNG,并且第一次尝试显示了一个独特的结构。是否有一些统计性质或算法可以用来评估一个GA适应度函数的结构的存在和程度?
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提问于2015-07-09
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遗传算法在药品生产中的应用
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我想用N种不同的化学物质来对抗细菌感染,那些N种化学物质包含在不同数量的药物中,我的工作环境是模拟的,我想用遗传算法创建药物。 如何使用遗传算法来解决这个问题。我可以使用什么染色体表示,我应该使用什么样的评估函数? 用遗传算法解决这类问题会有什么问题呢?
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提问于2021-03-27
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用启发式和数学规划方法可以求解NP硬problem吗?
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我有一个遗传算法和混合整数规划模型的并行机器调度问题.但是数学模型要花太多的时间来解决问题,而不太可能的遗传算法需要较少的时间,但没有给出最优解。因此,我很好奇,是否不可能从遗传算法中获得解,并将它们作为数学编程的起点。事实上,这有可能吗?
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提问于2016-05-24
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将突变(概率小)应用于后代
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我在学习遗传算法,当我研究变异的时候,我不知道out.It有一点不寻常,在我们通过交叉点产生后代之后,我们应该应用变异(小概率),小概率是什么?我有关于8皇后问题的图像,我们在这里找到了最优答案,我们的交叉点是3,所以为什么我们在第一、第三和最后的种群中有变异,而在第二个种群中却没有?? 我很抱歉这个问题可能很傻!
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提问于2014-08-23
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如何使用Java程序保存和打开Java程序?
所以我做了一些搜索,谷歌和StackOverflow搜索没有找到关于这个问题的任何信息。我想我刚才找到了一些东西,但它只是想知道如何用Java打开一个.exe。 无论如何,正如标题所说,我想知道如何在Java程序中编译和保存Java文件,然后打开我刚刚保存的那个Java文件。 所以,是的,在这方面的任何帮助都将非常感谢。 编辑:好的,我说的是让Java文件执行。 我的想法是使用遗传算法作为基础,我还需要学习很多东西。编程可以在给定参数内创建程序的程序。然后,它会自动启动,并继续自我完善的循环。基本上是自我改进的代码。目前,我已经掌握了遗传算法的基本代码,我只是想了解它是如何工作的,因为它是我找
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提问于2013-06-05
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函数逼近器和优化算法的区别?
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我刚开始学习人工神经网络和遗传算法,发现它们之间的区别是ANN是函数逼近器,GA是优化算法(根据SO)。问题是,我不是100%确定这些定义之间的界限在哪里以及如何划清界限;有没有更简单的方法来解释这些定义之间的区别,比如使用类比(假设我是一个10岁的孩子)?我发现特别令人困惑的是,在某些情况下,这两种类型似乎都能解决相同的问题(例如旅行商问题)。
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提问于2016-11-25
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机器学习,最佳技术
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我是机器学习的新手。我熟悉支持向量机,神经网络和遗传算法。我想知道对图片和音频进行分类的最好方法。支持向量机做得很好,但需要很长时间。有谁知道更快更好的方法吗?另外,我想知道支持向量机最快的库。
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提问于2011-03-26
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基于遗传算法的Tensorflow
我需要用一个带遗传算法的深度神经网络,用随机值开始所有的权重.网络不会“学习”,至少不是通过训练,而是通过自然选择。等等,我很久以前就用Tensorflow训练数据,所以这听起来可能很愚蠢,但我是否也应该将Tensorflow用于那种项目呢?
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提问于2020-03-11
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理解遗传算法
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什么是遗传算法,它相对于其他算法的实际优势是什么?它是否类似于任何常用的机器学习算法,如线性/logistic回归,神经网络,或基于树的方法,如梯度增强和随机森林?我听说它是基于其他型号的“变异”组合。这能让它更像一个合奏吗?
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提问于2016-06-29
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遗传Algortihm -变长优化策略
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我有一个问题,我想解决使用遗传算法(GA)。您可以将其简化为以下问题: 我想优化一家公司的汽车池,这意味着的汽车数量和的汽车模型。我已经有了一个健身功能calcFitness(carList),它评估给定的设置,如“商务车,运输车”或“商务车,商务车,运输车”。现在的问题是,如何用遗传算法解决这个可变长度的问题。 我有四个想法,你一般可以解决这些问题: 也许以某种方式实现了允许可变长度染色体的遗传算法,并在一次运行中解决了这个问题(如果可能的话不确定?) 估计汽车的最大可行数目(例如20辆),并对每辆1到20车位数运行一个固定长度的遗传算法,并对20个结果进行比较。 类似于#2,但
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提问于2016-12-04
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在遗传算法中使用复制和交叉创建新一代
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大家好,我正在学习遗传算法,以创造一个新的一代。我遇到了以下问题: 这个问题指的是遗传算法。假设你有一个由10个个体组成的群体。每个个体由5位组成。这是初始人口。 x1 = (1, 0, 0, 1, 1) x2 = (1, 1, 0, 0, 1) x3 = (1, 1, 0, 1, 1) x4 = (1, 1, 1, 1, 1) x5 = (0, 0, 0, 1, 1) x6 = (0, 0, 1, 1, 1) x7 = (0, 0, 0, 0, 1) x8 = (0, 0, 0, 0, 0) x9 = (1, 0, 1, 1, 1) x10 = (1, 0, 0, 1, 0) 根据适应值对个
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提问于2014-05-01
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处理多个Q表状态的纸牌游戏的有效方法?
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我目前正在为德国一款流行的纸牌游戏开发人工智能(称为“沙夫科普夫”)。显然,一个人可以尝试找到一个完美的策略,借助一些博弈论,但我尝试了与ML的路径。现在,在执行了这个游戏之后,采用了一种深入的Q学习(强化学习)方法,我面临了以下问题: 我运行了大约五个小时的代理,我的Q表的大小增加到了49K行。因此得出结论,对于一个状态很大的游戏来说,Q表是无效的(即,给你的牌,每一回合的牌(“牌数”),什么牌被认为是王牌等等)。 现在我的问题是:是否有更有效的方式/方法来处理这类纸牌游戏?遗传算法?监督学习?
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提问于2021-06-25
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遗传算法中的模式生存
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在解决遗传算法原理图的问题上,我遇到了一些问题。假设我有以下情况,其中三位父母{1101、0101、0001}对于未知的健身函数分别具有适合度{0.7、4.3、3.5}。问题是:在最大化问题的情况下,哪种模式的生存概率最高?可能给出的答案是:{ ** 01}、{0 * }、{*1}和{*101}。 提前谢谢你!
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提问于2016-06-20
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在图像处理的遗传算法中,如何确定初始种群和染色体?
我是新的图像处理和遗传算法以及。在搜索之后,我对GA的工作原理有了一个了解。现在我遇到了一种情况,我不得不在图像上应用遗传算法。当我搜索它的时候,我不知道在哪里搜索过的种群和chromosomes...but,他们说,取1-D或2-D数组作为染色体,并找到它的适合值,我发现很难理解这些说法。请帮助我定义初始人口(这是整个图像还是图像的任何部分?还有染色体。任何帮助都是非常感谢的。
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提问于2016-02-07
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回答
反向传播神经元网络
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嗨,我现在在玩神经网络。我做了一些本教程的重新实现:,但是有鱼和食物,还有不同的编程语言。但重点是一样的。 我有一堆鱼(20条)和一束福斯(40条)。每条鱼都有大脑(神经网络(从现在起使用人工神经网络))。目前,神经网络不使用后备技术,而是接受遗传算法的训练。效果很好。我想通过反向传播来实现学习,并对这两种方法进行比较。问题只存在于反向传播中。我读过一些关于它的文章,但我还不明白如何在这个例子中使用它。我可能只是不明白。 我会解释这个问题: 现在我有了4个输入的神经网络。LookAt向量lookAt(x,y),向量到最近的食物closestFood(x,y) =>该向量的值是ANN的输入
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提问于2016-07-26
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所有进化算法都是用二进制术语对种群进行编码吗?
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我是新的启发式优化方法和学习不同的优化算法在这个领域,如遗传算法,粒子群算法,DE,CMA ES等。这些算法的一般流程似乎是初始化一个种群、选择、交叉和变异以进行更新、评估和循环。遗传算法中种群生成的第一步似乎是由一个染色体编码,染色体是由0和1s组成的位串,然后执行所有其他操作。GE有简单的变异和交叉等更新方法,但在其他算法中更新方法不同。 我在这里的疑问是,其他的启发式算法是否也将人口初始化为0和1s的位串,还是使用了一般的自然数?
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提问于2022-08-17
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