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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
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我正在使用健身分享的方法来解决一个多模问题(最大2)。适应度函数查找个人中的零计数和1计数的最大值：其中u是基因型中的计数。例如，对于基因型101110，这个问题可以用遗传算法解决。遗传算法通常有五个步骤：为了确保在这种多模态适应度景观中找到两个峰值，可以将适应</e
浏览 2提问于2015-05-05得票数 3
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在将算法应用于特定问题之前，对算法进行基准测试非常重要。否则，垃圾输入，垃圾输出。在实现了精英主义的遗传算法(GA)之后，我不知道如何测试它是否有效。例如，最大适应度并不能说明任何问题，因为即使是带有精英主义的随机搜索，你也有一个不变的最大适应度。均值和中位数也不能说明太多问题，因为即使遗传算法是完全正确的，它们也可能偶尔恶化。
浏览 2提问于2014-06-26得票数 3
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*将方法传递到类中
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我正在编写一个小类，它最大化给定的函数F并返回坐标。例如，在最大化下面的一维适应度函数时，我目前有：{}
Metaheutistic类中的"Maximize“方法包含完成所有工作的算法我的问题是，这个算法所在的类不知道<
浏览 1提问于2010-01-04得票数 1
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找到最大和第四最大元素
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要找到数组的最大和第四个最大值，所需的最小比较数是多少？我假设我必须使用类似于MinMax的算法和这里找到的解决方案：但我不确定我会如何使比赛风格适应这种情况。
浏览 2提问于2017-05-11得票数 0
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我应该使用哪一种度量来优化算法？最大化样本的准确性，比如我什么时候会有兴趣做最好的预测？还是最大限度的适应而不关心过度适应？两者的混合物？
我正在使用xgboost。
浏览 0提问于2018-06-13得票数 1
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无论如何，我必须使用遗传算法来创建神经网络来解决问题。我想象的唯一的适应度函数是设置一些时间(例如3- 10秒)，并测试种群中的每个单位是否能在船上存活(适应度= t/T；t-它存活的时间，T-总时间)，这需要很长的时间:(。该遗传算法应为每个隐藏层生成权重、训练系数和神经元数量。大多数情况下，我已经完成了剩下的事情，但健康是我最大的问题。
感谢您的帮助！
浏览 1提问于2016-05-15得票数 1
我正在写一个遗传算法，它试图选择一组数据点来最大化集群间的距离，同时保持两个集群之间的集群内距离较小。我认为像Davies-Bouldin指数这样的集群有效性度量将是一个很好的适应度函数，但我正在努力在伪代码或java代码中找到算法的实现。谢谢。
浏览 0提问于2011-02-07得票数 1
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我有一个关于进化算法“大小”的一般问题。每个EA可以根据它们的个体大小(染色体长度)、它们的种群大小或适应度评估的数量(e.q代数)进行调整。
我想，这些衡量标准取决于问题本身。但我想知道，对于特定的进化算法，是否有已知的最大(种群/个体/世代)大小？还是取决于搜索空间和计算能力？
浏览 3提问于2015-05-26得票数 1
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我正在尝试实现遗传算法来最大化n个变量的函数。然而，问题是适应值可能是负值，我不确定在进行选择时如何处理负值。我读了这篇文章，但我不清楚负的适应值是如何处理的，以及缩放因子a和b是如何计算的。
浏览 2提问于2013-04-24得票数 9
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因此，该场景的RL流程图如下所示：第2步:计算适应度第4步:计算适应度步骤6:训练ML算法生成越来越好的DNA字符串，直到适应度不再增加为了清晰起见，最好的DNA串，也就是将回归最高健康水平的人，我现在的目的是：
['F', 'X', 'X', 'X', 'X',
浏览 0提问于2019-07-25得票数 1
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最宽路径的Floyd算法
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我一直在研究加权有向图的图算法，特别是Floyd关于所有对最短路径问题的算法。这是我的伪代码实现。 for i = 1 to n: b_ij = min(b_ij, b_ik + b_kj)我想知道这个算法(复杂度O(n^3))是否可以适应具有类似复杂度的最宽路径算法：
给定一个加权有向图(G，W)，对每对节点i，j求出带宽最大的从i到
浏览 8提问于2021-02-22得票数 1
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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？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
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爬山与单对最短路径算法
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有人能告诉我在哪里找到有关信息，或者给我一点介绍使用最短路径算法，使用爬山方法？我理解两者的基本原理，但我不能把两者结合起来。该算法从这样的解决方案开始，并对其进行了一些小的改进，例如改变访问两个城市的顺序。最终，获得了一条更好的路线。
据我所知，您应该选择任何一条路径，然后迭代一遍，并在此过程中进行优化。我想用在最短距离算法上。
浏览 3提问于2009-05-17得票数 4
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我正在寻找一种聚类算法(理想的基于密度的)，它允许我指定集群的最大数量(但不是确切的数目)。所有的点都必须分配给一个集群，所以我不能忽略最小/最不密集的集群。有人能为这个目的提出一种适合于此的算法，或者想出一种适应现有算法的方法吗？
DbScan和变体是不合适的，因为它们无法限制集群的数量。他们也不会对每一点进行分类。
浏览 0提问于2018-07-18得票数 1
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，并试图为以下简单场景确定最佳方法：
优化一维函数(即粒子沿单线移动)被优化的函数可以在直线上的任意点采样，每个位置采样的“值”都是非常嘈杂的，优化的底层函数(不包括噪声)相当简单(例如，具有单个全局最大值的金字塔
浏览 2提问于2010-08-22得票数 3
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也有最小和最大的组大小。如果组中没有足够的空间，我们应该创建新的空间。我尝试过用聚类算法(层次算法和非层次算法)来解决问题，但它们都不适用于我的情况。我需要创建最小数量的小组。我想知道会不会有遗传算法工作。染色体的基因代表一个学生，他们被分配到一个班级。适应度函数部分将使用所有约束(最大组大小、最小组大小)。正如我所理解的，在应用遗传算法时，我需要知道组数，这在我的情况下并不清楚。有什么想法吗？
浏览 1提问于2019-10-30得票数 0
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