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带顶N解的遗传算法
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基本上，我需要使用Java (得分最高的解)找到遗传算法的顶级N个解决方案。我正在使用Jenetics库作为遗传算法，但我无法找到如何在不侵入库源代码的情况下获得这些结果。
如果有人知道一个更好的库有好的文档/示例，我可以使用另一个库。
浏览 3提问于2014-10-08得票数 0
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小偷可以选择要偷窃的n对象，但只有一个背包，背包可以承载M重量。每个object I都有weight w_i和profit p_i。假设他还知道以下内容:这些项按权重递增排序时的顺序与按值递减排序时的顺序相同。给出一个贪心算法来寻找背包问题的最优解。证明正确性和运行时间。
所以我提出的贪婪算法是根据增加的权重对项目进行排序，这也是递减的值。这意味着每个重量的价格是按递减顺序排列的。所以窃贼可以拿走价值最高的物品，直到重量>= M。运行时间应该是O(n log n)，因为排序需要O(n log n)，而遍历列表需要O(n)。我坚持的部分是正确性的证明。到目前为止，我的证据如下：
假设有一个
浏览 1提问于2020-10-09得票数 1
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？
浏览 3提问于2016-05-24得票数 1
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在过去的几天里，我注意到一些 演示了使用遗传算法的TS解决方案。
在TSP问题中，哪种方法会产生较短的行程:最近邻法还是遗传算法？
浏览 1提问于2008-12-10得票数 4
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我正在研究一个非常大规模的问题，我有一个启发式算法，它给出了一个相当好的解决方案，此外，遗传算法的启发式效果也很好。我想知道是否有任何增益的预播种遗传算法与启发式解决方案，如果是的话，如何。
谢谢2t
浏览 4提问于2013-10-23得票数 2
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我已经用MATLAB的cvx包解决了一个单目标凸优化问题(实际上与减少干扰有关)。现在我想把这个问题扩展到多目标问题。与cvx包相比，使用遗传算法解决该问题的优缺点是什么？我没有读过关于遗传算法的任何东西，它是通过搜索网络进行多目标优化而产生的。
浏览 5提问于2016-01-04得票数 0
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背包问题是一个组合优化问题，它使背包中的对象在不超过其能力的情况下最大化。解决这一问题的方法有遗传算法、动态规划和贪婪方法。我想知道与动态规划相比，遗传算法的优缺点是什么？空间复杂性、时间复杂度和最优性？
浏览 2提问于2019-04-23得票数 2
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基于遗传算法的神经网络权值优化
、、、、
我被告知要实施神经网络来做预测。因此，我创建了一个带有反向传播算法的前馈MultiLayer Perceptron，它工作得很好。但我需要越来越快地得到结果。因此，本文研究了遗传算法在训练过程中对权值的优化。
你建议如何编码染色体？
我已经把它作为一张随机生成的权重表(-100,100)，但它并没有给出非凡的结果。我猜问题在于，即使变异的概率很高，生成一个随机的权重表也限制了解的空间。
你知道如何对染色体中的权重进行编码才能让遗传算法发挥更大的作用吗？
提前谢谢。
浏览 2提问于2016-08-05得票数 1
Tabu Search可能在Genetic Algorithms上使用。
遗传算法可能需要很多代才能获得成功，因此以高性能运行对它们来说是非常重要的。禁忌搜索是为了避免局部最大值和良好的记忆机制，通过迭代获得更好的成功。然而，禁忌搜索除了它的优点外，还使算法变得更慢。
我的问题是：
有没有研究什么时候使用禁忌搜索和遗传算法，什么时候没有？
浏览 5提问于2011-05-06得票数 4
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我知道一些优化算法，比如爬山，模拟退火，遗传算法。
我提到的这三种方法都依赖于初始解，即初始解可能对最终最优解的质量有很大影响。
我想知道是否有任何优化算法不依赖于初始解，至少不像这三个算法那么多。
谢谢。
浏览 2提问于2012-02-23得票数 0
2回答
我已经实现了我的小遗传算法框架的第一个前阿尔法版本，到目前为止它运行得很好。现在，我正在编写文档和完成一些细节。我只是想澄清一些事情。
术语“突变率”。这是否意味着：
某一特定染色体完全被突变的相似性？
被修饰的染色体中某一特定基因的相似性？
还是基因中单个等位基因的相似性？
根据以上哪一个是正确的答案(或与此完全不同的问题)，也请澄清我是否需要用其他值(例如染色体中的基因数目)来衡量突变率。
浏览 5提问于2013-12-08得票数 2
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我写了一段代码，实现了一个简单的遗传算法来最大化：
f(x) = 15x - x^2
该函数在7.5时达到最大值，因此代码输出应该是7或8，因为总体是整数。当我运行代码10次时，我得到了大约7或8次，其中3次10次。我应该做什么修改来进一步改进算法，以及不同类型的遗传算法是什么？
代码如下：
from random import *
import numpy as np
#fitness function
def fit(x):
return 15*x -x**2
#covert binary list to decimal number
def to_dec(x):
ret
浏览 21提问于2018-06-01得票数 1
2回答
我是遗传算法的新手，下面是我正在进行的工作中的一个简单部分
有工厂(1,2,3)，它们可以为以下任何客户(ABC)提供服务，运输成本如下表所示。A，B，C (2,4,1)有一定的固定成本
A B C
1 5 2 3
2 2 4 6
3 8 5 5
如何使用遗传算法来解决运输问题以最小化成本
浏览 1提问于2018-12-03得票数 1
1回答
什么类型的算法可以用于时间表？
、、、、
是的，这样的问题很多。我看到遗传算法是最常见的答案。
和
然而，我担心遗传算法的这些特性。
程序的终止条件很难定义。
不能轻易逃离局部极大值
我希望该程序会被推到冲突的标准和不可能的解决方案太容易由它的用户。
因此我想要一种方法
是决定性的-保证达到接近最优的情况或报告，该算法不会达到一个解决方案。
可以同时承受硬(不可侵犯)限制和软限制。
优雅地接受用户输入约束；如果用户输入不能工作，则可以将其添加到代码中而不破坏它。
有100000个可能的时间表。
我四处搜寻，发现像一样的是一个很好的候选人。动态规划算法呢？
这样的数据集可以用蛮力的方法吗？
什么
浏览 1提问于2011-12-20得票数 2
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4回答
我正在做一个关于非支配排序或多向量排序算法的项目工作，该算法用于遗传算法的选择部分。我已经在网上搜索过了，但是我仍然不知道遗传算法的实际应用。我只知道它在测试中使用，但我不知道它是如何工作的。你能建议一下遗传算法的一些实际应用吗？
浏览 3提问于2012-07-03得票数 4
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假设我有这样的问题：
背包容量=2 000万
项目数= 500
每个项目的重量是在1亿到2000万之间的随机数。
每个项目的利润是1到10之间的随机数。
那么，解决我的问题的最佳方法是什么呢？遗传算法还是动态规划？
请给我一个简单的解释，因为我是新手。
浏览 2提问于2013-02-13得票数 7
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我很确定我的问题肯定已经被调查过了，但我缺少帮助我搜索文献的行话。我正在写一个遗传算法来解决一类旅行商问题(TSP)。像标准的TSP一样，我的变体没有方向的概念。在标准的TSP中，由于需要形成一条返回起始城市的线路，因此对于任何最优解，都应该有两条相等的最优路线，即该线路周围的两条相反的路线。
在遗传算法中，我会想象有时会出现相同(或相似)路径的好解决方案，但在不同的基因型中会以相反的方向编码。我还可以想象，这些相反路线之间的大多数交叉往往会相互对抗，我的意思是它们的后代将不适合，因为它们试图仅从相反的方向优化相同/相似的路线。这两种基因型会爬上同一座山，只是从相反的两边。这个问题似乎会减慢搜
浏览 0提问于2015-12-15得票数 1
2回答
遗传算法-收敛
、、、、
我对我的遗传算法和气体有几个问题。
我创建了一个GA，当给出曲线的点时，它试图找出是什么函数产生了这条曲线。
下面是一个例子
{{-2, 4},{-1, 1},{0, 0},{1, 1},{2, 4}}
函数
x^2
有时我会给它一些永远不会产生函数的点，有时也会产生函数。它甚至可以取决于最初的树木有多深。
几个问题：
为什么树的深度在试图评估点和产生令人满意的功能方面很重要？
为什么有时我会过早收敛，而如果循环的话，遗传算法就永远不会爆发？
我能做些什么来防止过早收敛呢？
那退火呢？我该怎么用呢？
您能快速查看我的代码并告诉我是否有明显的问题吗？(这是测试代码，我需要
浏览 2提问于2015-06-17得票数 2
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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
浏览 4提问于2016-03-12得票数 0
3回答
我需要求解大量顶点(30-100)的TSP，具有良好的准确性和足够的时间(如1-2天)。我的图可以包含不对称的边(gi不等于gj)。
我尝试了贪婪，小(也许是我的错，但结果比贪婪更糟糕)，简单的遗传算法(略好于贪婪)，动态的O(2^n*n) (快速耗尽内存)。
浏览 35提问于2019-07-17得票数 0
1回答
我在81个城市用遗传算法实现了TSPTW(带时间窗的旅行推销员)，我应用了以下步骤：
mutation prob=0.03
population size=100
-Generate random population according to the value of population size intialized
-Sort the generated population
-Looping for populations and determine two parents by roulette selection, apply crossover on the parents,
浏览 2提问于2013-05-30得票数 3
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6回答
关于遗传算法
、、、
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。
浏览 1提问于2012-02-26得票数 4
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我正在尝试实现一个解决TSP问题的遗传算法。它可以很好地处理少量城市(比如10个)的TSP，并产生最优解决方案。然而，当城市数量增加到50个城市时，它就过早地收敛了。我试着改变参数(变异探针，交叉探针，初始种群大小，世代数)，但它仍然没有收敛到最优解。
我已经实现的算法如下：
Create an initial population randomly of size p
Calculate the fitness
Pick p/2 random individuals to the parents
While counter < p/2
pick parent1 and pa
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
1回答
我正在实施我的M.Sc学位论文，在我的论文的理论方面，我有一个很大的问题。
假设我们想要使用遗传算法。
我们有两种函数：
a)一些具有如下关系的函数：||x1 - x2||>>||f(x1) - f(x2)||例如: y=(1/10)x^2
b)一些具有如下关系的函数：||x1 - x2||<<||f(x1) - f(x2)||例如: y=x^2
我的问题是，当我们想要使用遗传算法来寻找最优(不管是最小值还是最大值)时，上述哪种函数比其他函数更困难。
非常感谢你，阿明
浏览 0提问于2012-11-05得票数 4
4回答
要提出我的问题，请允许我从一个示例开始：
假设有1000个长度相同的数组(也称为行向量)。每个向量都填充了-1到1之间的随机数。然后，我随机抽取500个行向量，并将它们相加。我现在从总和开始，并希望对原始1000中的选择进行反向工程。
我决定用遗传算法来解决这个问题。我开始了一个1000位长的位串系列，并运行了变异(也就是翻转随机位)和交叉过程。然后，十分之一秒后，我就对了75%。然后，再过一个小时，我是76%正确的。从本质上讲，我一直在等待几十个比特被正确设置。这可能是我的随机数生成器从来没有以一种可以将它们合并到解决方案中的方式引入它们。
该算法在开始时做得很好，但后来未能进一步改进解决方
浏览 0提问于2013-06-25得票数 0
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3回答
求解多背包问题的改进遗传算法
、、、、
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。
浏览 2提问于2010-06-02得票数 1
1回答
这个问题涉及到动态规划，特别是CLRS Pg 362中的杆切问题。
整体最优解包含两个相关子问题的最优解。
总最优解是通过寻找单个子问题的最优解，然后以某种方式得到的。我无法理解直觉和概念。有联系吗举个例子？
谢谢
浏览 5提问于2012-10-24得票数 2
1回答
在上，贪婪算法仅适用于具有最优子结构的问题。
问题：
什么是最优/非最优子结构？
什么是局部和全球最优？
如何证明贪婪算法产生全局最优解？
浏览 5提问于2013-11-11得票数 8
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我认为不同的机器对此有不同的答案，让我假设这个测试是在同一台机器上执行的。
实际上，我在想，对于我的一个问题，实现遗传算法是否值得，我假设它有大约20个组合/排列！是factoria，它不是真正的20，它可能更多或更少)。
如果数量在允许的范围内，我将使用暴力(循环遍历所有的可能性)实例使用遗传算法，因为设计遗传算法和可能性因子(交叉、变异率)并不容易。
如何确定GA是否适用于问题域？
浏览 0提问于2012-08-14得票数 1
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1回答
什么时候才是在遗传算法中使用精英模式的合适时机？我不知道什么时候该用它。用这种方法可以解决什么样的问题？
我所知道的是一个精英模式，你选择精英(具有最高健身功能的解决方案)，他们有一个后备位置为下一代，他们是一个交叉。
浏览 2提问于2015-08-21得票数 0
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1回答
贪婪调度算法的最优性证明
、、、、
无法给出算法A对给定问题的最优性的形式化证明。让我自己相信，可以按照事件的截止日期的顺序执行一些最优的调度O。但不知道如何正式证明extract_max运算收敛到最优解。
问题
：给出具有截止日期'd‘和持续时间'l’日的事件列表，提供选择事件的算法，以便可以选择最大数量的事件。当然，每个事件都必须安排在截止日期'd‘之前结束，它必须连续运行它的持续时间'l’天，并且只有一个事件可以在任何给定的时间运行。
**Greedy Algorithm A:**
Create max_heap S //schedule
Sort events by their de
浏览 7提问于2022-08-27得票数 2
3回答
假设我们有：
N维向量集U(向量v=< x1，x2 .，xn >)
约束n维向量c=< x1...xn >
权重的n维向量w=< x1...xn >
整数S
我需要算法从U中选择S向量到集合R，同时最小化函数代价(R)
cost(R) = sum(abs(c-sumVectors(R))*w)
(sumVectors是一个与所有向量之和的函数，如：sumVectors({< 1,2 >; < 3 ,4>}) = < 4,6 >，sum(< 1, 2, 3 >)则返回标量6)
解决方案不必
浏览 7提问于2012-10-18得票数 4
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大多数时候，令人困惑的事实是，是进行详尽的搜索(动态编程、回溯或暴力)来解决问题，还是采用贪婪的方法。
我不是在说使用贪婪来确定最佳可能的解决方案，我是在说使用贪婪算法来找到“解决方案”。我正在尝试一些标准的方法来验证这个问题是否可以用贪婪的方法来解决。比如最优化的子结构，动态规划的记忆。并且不涉及任何特定的问题。
是否有任何归纳的证据可以决定贪婪的方法是否总是能产生最好的解决方案？
浏览 3提问于2012-07-17得票数 11
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1回答
最优基的对偶值
、、
假设我们有一个线性规划(LP)，它至少有两个最优基B1和B2。与B1关联的dual值是否等于与B2关联的dual值？换句话说，即使这个程序允许不止一个最优基，我们也可以为LP的每个约束关联一个唯一的对偶值吗？
浏览 10提问于2020-10-26得票数 0
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我试图找到一种有效的方法，在有向和加权图中寻找最短步行(边和顶点可以重复)，即。以为代价的最短路径，至少X (X是一个数字)。
例如，使用此图：
假设我想要最小成本为12的从0到2的最短路径，这里的解决方案是0 -> 4 -> 3 -> 2，它的代价是13。
在这个例子中没有循环，但在我的例子中可以有循环。
我已经尝试过使用一种从末尾开始的算法(这里2)，并逐渐开始(这里0)，但是它有一些问题，特别是当这样的路径不存在的时候。
浏览 2提问于2022-11-13得票数 3
1回答
Cplex Concert技术
、、、、
我试图得到约束的二元论
这是在C++中实现的代码：
IloEnv env;
IloModel MasterProblem(env);
IloNumVarArray XX(env,Create_routes.size(),0,IloInfinity,ILOFLOAT);
IloNumVarArray t(env,m,0,IloInfinity,ILOFLOAT);
IloExpr expr(env);
////defining ojective of problem
IloObjective masterObj(env,expr,
浏览 1提问于2017-05-17得票数 0
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假设我在一个线性可分的数据集中使用了一个带有松弛变量的线性支持向量机。支持向量机()报告的解决方案不完全分离类，这会发生吗？
举个例子:对于带有松弛变量的支持向量机，图片中的情况可能吗？虽然有一个“更好”的边界，允许完美的分类，支持向量机寻找一个次优的解决方案，错误地分类两个样本。
📷
浏览 0提问于2018-02-02得票数 0
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3回答
求解二次方程的遗传算法
、、、
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
浏览 5提问于2016-12-09得票数 0
一个完整的算法是一个算法，如果有一个解决方案，如果有。最优算法是一种算法，它的任何解的返回都是最优的，换句话说，没有比返回的解更好的解。
这意味着最优性是建立在完全性的基础上的，对吧？这意味着一个算法不可能是最优的，而是不完整的。还是我搞错了？
浏览 1提问于2018-02-16得票数 1
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我发现像这样的遗传算法模拟令人难以置信地着迷，我认为制作自己的模拟也会很有趣。但像这样的大多数模拟的问题是，它们通常只是到一个可预测的理想结果，可以很容易地在人类的指导下制作。一个有趣的模拟会有无数不同的解决方案，它们彼此之间会有显着的不同，并会让观察它们的人感到惊讶。
那么，我该如何去尝试创建这样的东西呢？期望达到我所描述的目标是合理的吗？有没有什么“标准”的模拟(从某种意义上说，生活的游戏是标准化的)，我可以从中获得灵感？
浏览 1提问于2011-01-28得票数 2
我在研究遗传算法。
有两个目标，每个目标都有自己的适应值(fv1，fv2)。
我知道世代(SGE)和稳态(SS)遗传算法是如何工作的。
我试图了解NSGA-2和SPEA-2 (我正在使用java库JCLEC的实现)是如何工作的，特别是：
什么是“外部人口”？它应该如何规模？
与SS和SGE的单目标算法有什么区别(每个个体只有一个适合度值)
如果有人正在使用JCLEC库，我设置了以下参数：
外来人口:1 000人
K值: 10
其他属性与SS和SGE相同(种群大小:100，交叉: MPX交叉等等)。
浏览 0提问于2012-06-07得票数 8
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1回答
遗传算法改进
、、、
1-个体路径变异的概率--1代的种群规模(RoutePop) 3--比赛选择的大小。在遗传算法中，我如何选择这三个元素(2-2-3)从结果中得到最优解，或者是否有具体的方程来确定它们与我想要找到最优解的元素数之间的关系，如果可能的话，我如何改进遗传算法，因为我致力于寻找这两个轨道之间的最短距离，但它并没有给我一个完美的解决方案(我正在寻找的程序是研究51个城市之间的最短距离)。
浏览 1提问于2021-12-26得票数 -2
1回答
我正在学习关于回忆录的知识，虽然在Python需要的时候实现它没有什么困难，但我仍然不知道如何确定需要它的情况。
我知道，当存在重叠子调用时，它是实现的，但是如何确定是否是这种情况呢？在进行重叠调用之前，有些递归函数似乎变得很深。在一次编码面试中，你会如何识别这一点？你会画出所有的调用(即使其中的一些调用在O(2^n)复杂的蛮力解决方案中达到5-6级)吗？
像Fibonacci序列这样的情况是有意义的，因为重叠会立即发生( 'fib(i-1)‘调用几乎会立即与'fib(i-2)’调用重叠)。但在其他情况下，比如背包问题，我仍然无法思考如何在面试时使用回忆录。有没有快速检查重叠的
浏览 3提问于2020-07-23得票数 0
2回答
最优子结构
、、、
我试图更全面地了解最优子结构特性在动态规划中的应用，但我忽略了为什么我们必须证明问题的任何最优解都包含子问题的最优解。
如果证明问题的某些最优解具有这个性质，然后用它来论证我们的递归算法所建立的解至少和最优解一样好，那么它本身就会是最优的，这还不够吗？换句话说，在我们的算法的正确性论证中，我们需要所有的最优解都包含子问题的最优解。
澄清：
CLRS对最优子结构的定义指出，“如果问题的任何最优解都包含子问题的最优解，那么问题就表现出最优子结构”。
为什么说“如果问题的最优解中包含子问题的最优解”这一说法是不够的呢？
浏览 8提问于2014-02-27得票数 5
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1回答
遗传算法通常采用“变异率”来控制染色体的变异率。研究门的大多数研究人员建议保持低速率，以便快速收敛，找到局部最优，而不是使优化成为随机游走。然而，我发现一个主要的问题是保持一个低的突变率。如果在某一点上的育种不产生“新的”儿童/染色体，该算法将运行效率很低。假设种群中的所有个体都有相同的染色体，那么交叉就会变成相同的个体，直到其中一条染色体发生突变。以较低的速率，这可能需要相当长的时间(在此之前，具有相同染色体的适应度函数会被一次又一次地恢复)。
为了确保我们探索新的解决空间，当下一代的儿童/染色体重复时，故意突变难道不是更有效吗？这不是让“变异率”过时了，整个算法更高效吗?还是我在这里遗漏了
浏览 0提问于2019-09-26得票数 4
1回答
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？
浏览 1提问于2018-03-10得票数 2
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1回答
我有一个组合优化问题，我有一个遗传算法来近似全局最小值。
给定X个元素求: min f(X)
现在，我想将搜索扩展到所有可能的子集，并找到与所有其他子集相比，其全局最小值最大的一个子集。
X*是X的一个子集，求: max min f(X*)
示例图显示了三个子集的所有解决方案(每种颜色一个子集)。黑点表示所有三个全局最小值中的最高值。
主要问题是，评估子集之间的适应度与子集内解的收敛性背道而驰。此外，该解决方案实际上是局部最小值。
如何概括地描述这个问题？到目前为止，我在文献中找不到类似的问题。例如，如果它可用多目标遗传算法求解。
任何提示都是非常感谢的。
浏览 1提问于2017-09-27得票数 1
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