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回答
遗传
算法
中的欺骗性景观
、
我目前正在做一个关于遗传
算法
的项目,是什么让它们很难被解决。对于这个项目,我需要生成一个二进制字符串的填充,并获得每个个体的适配性。
适应
度函数应该给出具有所有1s的字符串为
最佳
适应
度值,所有为0的字符串为第二
最佳
值,然后,如果存在更多的1s (除非所有1s都是1),那么任何0
和
1s的变化都应该返回一个更糟的值,而越多的值越好。对于十进制字母表,我能够创建一个欺骗性的
适应
度函数,方法是给每个数字9分配权重,它们是最好的,8
最坏
的,当你达到0的值时。这将使
浏览 1
提问于2018-03-27
得票数 0
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1
回答
进化
算法
比较中的t检验
、
我已经实现了2个进化
算法
。让他们每个人都进行100次试验。如何使用T-Test将每个
算法
的最终平均
适应
度与matlab进行比较?我想看看
算法
性能之间是否有显着差异?
浏览 1
提问于2013-04-28
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1
回答
快速杂乱遗传
算法
中的种群规模
、
、
、
、
我正在尝试使用Goldberg,Deb,Kargupta的论文来实现快速混乱遗传
算法
: fmGA -使用快速混乱遗传
算法
快速准确地优化困难问题。l=30,l'=27,B是信噪比,它是
适应
度偏差与
最佳
适应
值
和
次优
适应
值之差的比率(30-28=2)。根据上表,
适应
度偏差为sqrt(155)。然而,在论文中,他们说使用10个3阶子函数
和
使用这个方程必须给出人口规模3331,但是在替换之后,我无法到达它,因为我不确定c(alpha)
浏览 17
提问于2019-04-25
得票数 0
1
回答
基排序
和
桶/箱排序是否是自
适应
的?
、
、
、
、
密切相关的排序
算法
,基排序
和
桶排序是自
适应
的吗?然而,我无法断定基
和
桶排序
算法
是否是自
适应
的。
浏览 5
提问于2020-08-21
得票数 0
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1
回答
累积归一化
适应
度
、
我正在构建一种遗传
算法
,我偶然发现了这个: 有人能解释我为什么要这么做吗?通过这种规范化,我能得到什么?用它,我可以把基因从最好的到
最坏
的排序,并进行任何形式的重组/交叉。
浏览 2
提问于2014-12-17
得票数 0
1
回答
在scala中对时间
和
适应
性进行基准测试
、
、
现在我遇到了不确定的
算法
。因此,我需要知道运行时间
和
由此产生的
适应
度。我正在寻找一个java/scala基准测试框架,它可以测量平均
和
最坏
情况下的特性。非确定性意味着
算法
依赖于某个随机生成器来做出决策。它过去常常找到一个接近最优的解决方案,在这种情况下搜索最优解将需要太多的处理器时间。例如TSP问题的解决方案。
适应
度是指优化过程的代价函数。因此,您不仅需要稳定运行时间,还需要稳定成本值(
适应
性)。我不知道重复调用一个函数直到它显示出可接受的
浏览 2
提问于2014-03-27
得票数 0
4
回答
全有或全无-快速启发式最短路径
算法
(并行?)
、
、
、
、
基本上,我想要一个
算法
,它通常会非常非常快地得到解决方案,即使它的
最坏
情况是可怕的。 我对并行或分布式
算法
持开放态度,尽管它必须与数据集的大小相
适应
(在显卡上使用CUDA的
算法
必须能够分块处理)。
浏览 1
提问于2011-06-11
得票数 2
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2
回答
当时间复杂度根据n为偶数/奇数变化时,
算法
S的
最佳
和
最坏
情况时间
、
、
、
算法
S对A中的每个奇数执行O(logn)-time计算。 由此,我了解到时间复杂度随着n的偶数或奇数而变化。这是一个简单的问题,采取最好的情况
和
最坏
的情况两种增长率,并选择他们的边界?意思:因此,
算法
S的
最
浏览 1
提问于2015-02-17
得票数 2
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1
回答
在有多个端点的导航网格中使用路径查找
算法
我需要在具有多个端点的navmesh中实现路径查找
算法
,并且我希望找到最接近端点的路径。我认为Dijkstra
算法
是解决这个问题的
最佳
方法,但它需要一些
适应
性。有人能帮我吗?
浏览 0
提问于2015-03-26
得票数 0
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2
回答
用测试样本来比较
算法
可以吗?
、
、
我正在做一个小项目,我的数据集有6k行
和
大约300个特性,有一个简单的二进制结果。这会导致过度
适应
吗?如果是这样的话,由于我无法比较model_selection.GridSearchCV内部的几
浏览 0
提问于2019-04-21
得票数 3
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1
回答
在Python包中使用“名人堂”函数时,最大值降低
、
、
、
、
DEAP是一个支持进化
算法
的了不起的Python包。使用HallofFame on,“它将跟踪进化中出现的
最佳
个体(即使在其熄灭的情况下)”。但当我使用它时,种群在进化过程中的最大
适应
度有时会下降一些。这是我直接在DEAP网站上复制的代码。在第三代中,最大
适应
度下降:
浏览 3
提问于2016-05-01
得票数 1
3
回答
用
最坏
/avg/
最佳
情形进行渐近分析
、
、
、
、
我知道
最坏
的/avg/最好的情况是用来确定
算法
的复杂度时间成一个函数,但是它是如何用于渐近分析的呢?我理解上/紧/下界(大O,大欧米茄,大θ)是用来比较两个函数,并看到它的极限(增长)是从另一个角度看的,随着n的增加,但我很难看出
最坏
/avg/
最佳
情况大O
和
渐近分析之间的区别。把我们的
最坏
/avg/
最佳
情况大O计算到渐近分析
和
测量界,我们到底能得到什么呢?我们会用渐近分析来
浏览 5
提问于2013-08-11
得票数 0
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2
回答
算法
的例子有不同的
最坏
情况上界、
最坏
情况下界
和
最佳
情况界。
、
、
对于一组
最坏
的情形,A是否有
算法
A,使A有不同的
最坏
情形上界
和
最坏
情形下界?此外,对于某些输入集,它应该有不同的
最佳
情况界,而不等于任何
最坏
情况下的界。例如,假设H是一种假设
算法
,使得H具有
最坏
情况下界Ο(n^3)、
最坏
情况下界Ω(n^2)
和
最佳
情况运行时间Θ(n)。谢谢:)
浏览 4
提问于2014-09-14
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2
回答
我们需要知道/查找/分析
算法
的每个情况{
最佳
、平均
和
Worst...all}场景吗?
、
在有关数据结构
和
算法
的书籍中,我们经常看到它们并不分析所有
算法
的每个案例场景。 一些
算法
与平均情况一起讨论,一些
算法
具有平均
和
最坏
情况,而另一些
算法
则是
最佳
、平均
和
最坏
情况。为什么我们不需要知道所有
算法
的所有情况?
浏览 1
提问于2011-07-17
得票数 4
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1
回答
将一种
算法
相对于另一种
算法
的速度表示为输入大小的函数
、
、
、
我有两种矩阵乘法
算法
-一种比另一种更有效-并在计算N = [500, 1000, 1500, 2000, 2500]的两个NxN矩阵的乘积时测量了这两种
算法
的速度。
浏览 0
提问于2017-10-27
得票数 0
2
回答
遗传
算法
的自
适应
变异/交叉率
、
、
、
、
我一直在寻找为我正在研究的遗传
算法
实现自
适应
突变率的方法。我见过一种
算法
,它使用当前的个体
适应
度和平均群体
适应
度来计算变异率,但我不确定它是否非常有效。在我所见过的
算法
中,您可以执行以下操作: mutationRate = (bestFitness - individualFitness) / (bestFitness - averageFitness
浏览 3
提问于2014-10-27
得票数 4
1
回答
MATLAB:
最佳
适应
度与平均
适应
度,初始范围
在地块函数中,如果我选择了“
最佳
适应
度”,那么在相同的图上“平均
适应
度”也会被绘制出来。我非常了解“
最佳
适应
度”,在每一代与迭代数之间绘制
最佳
函数值。过了几次,它将达到零值。我不明白图表中的“平均
适应
度”。这些“平均健康”值是什么意思?“平均
适应
度”图如何帮助理解Rastrigin的函数?我试图更
浏览 0
提问于2012-11-28
得票数 0
2
回答
算法
的下界
和
上界
、
我正在学习
算法
分析。它们是否只适用于“
最坏
情况”,或也可与其他情况一起使用(“一般情况”
和
“
最佳
情况”)?
浏览 0
提问于2015-01-07
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1
回答
为什么你需要在遗传
算法
中进行
适应
度缩放?
读了大卫·E·戈德伯格(DavidE.Goldberg)的“遗传
算法
”()一书,他提到了遗传
算法
中的
适应
度缩放。 我对这个函数的理解是约束最强的候选人,这样他们就不会为了繁殖而淹没池。在我看来,尽早拥有尽可能多的
最佳
候选人将有助于尽快找到
最佳
解决方案。
浏览 1
提问于2016-06-02
得票数 2
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1
回答
算法
的
最佳
情况
和
最坏
情况:什么时候它们被认为是“相同的”?
、
我试图确定以下
算法
的
最佳
情况
和
最坏
情况,但由于我们的教授声称
算法
的
最佳
情况
和
最坏
情况是“相同的”,所以我真的很困惑。return sum(Arr, 0, len(Arr)-1) print(findSum(arr));
最佳
情况:输入数组只有一个元素,因此它将满足
浏览 4
提问于2022-02-08
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