1回答
我想用遗传算法优化一个优化问题。但是变量的数量很大。(大约1500到2000)。我是否可以使用主成分分析，将变量(输入)的数量减少到20或30，并在MATLAB中使用遗传算法进行优化。
浏览 1提问于2017-11-26得票数 0
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。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。
浏览 3提问于2022-08-21得票数 0
脚本本身就是一个优化过程，我想使用遗传算法来找到优化过程中的最佳输入参数(M和OPratio)。M位于0 and 10^7之间，OPratio介于0 and 1之间。该脚本的功能是：为遗传算法设置：LB我是新的优化和遗传算法，所以会感谢任何帮助，请告诉我，如果需要更多的信息。
浏览 4提问于2016-05-17得票数 0
回答已采纳
0回答
另一种可能性是，我使用遗传算法来优化我的神经网络的权重，但我在这里没有得到所需的优化。我的网络28个输入和9个隐藏神经元太大，无法使用遗传算法进行优化，我陷入局部最优…(也许遗传算法方法是一种选择，但尝试使用它来实现一个像样的解决方案将非常耗时。)
浏览 14提问于2017-06-05得票数 0
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
12回答
我正在寻找一个实用的应用程序来使用遗传算法。有些想法是：
但没有人真的冲我扑过来。所以，如果你有一些空闲时间(几个月)花在一个遗传算法项目上，你会选择解决什么？
浏览 13提问于2009-01-23得票数 49
回答已采纳
1回答
我想知道在多目标优化的选择环境下，矢量生成遗传算法(VEGA)和非支配排序遗传算法(NSGA)之间存在什么区别？
(我知道NSGA是基于pareto的，而VEGA不是基于pareto的。)
浏览 0提问于2011-05-27得票数 4
回答已采纳
1回答
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。
浏览 4提问于2014-02-23得票数 1
回答已采纳
1回答
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：
你对这些一般方法有什么看法？对于这些变长的情况，还有
浏览 3提问于2016-12-04得票数 0
回答已采纳
我最感兴趣的是遗传算法和神经网络技术。我已经有了一些想法，但似乎没有一个能打动我！
任何帮助都将不胜感激！！:)
浏览 0提问于2009-08-27得票数 3
回答已采纳
2回答
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。
浏览 2提问于2020-07-27得票数 0
1回答
遗传算法的标绘收敛性
、、、
我正在使用MATLAB中的遗传算法来做一个双目标优化问题。我想知道有没有办法将每一代的人口绘制成3d卷？我的意思是，( f1，f2，n)其中f1是我想要最小化的第一个目标的值，f2是我想要最小化的第二个目标的值，n是迭代的次数，在每次迭代(生成)结束时，遗传算法产生一个由几个点(f1，f2)组成的帕累托公式如何在优化结束时绘制体积图，以可视化遗传算法如何收敛到最终结果？也许可以对每一代的凸包进行插值？
浏览 2提问于2014-12-07得票数 2
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
浏览 4提问于2016-03-12得票数 0
3回答
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？
浏览 0提问于2016-06-29得票数 4
回答已采纳
如果我使用matlab的遗传算法，有没有办法将染色体中的基因限制为整数倍，比如10000？
我有一个像这样的染色体，我需要n=1,2..,33和mod(Pdgn ,10000)=0。matlab中的遗传算法(多目标优化算法)允许这样做吗？如果是，是如何实现的？
浏览 7提问于2013-03-14得票数 1
回答已采纳
这是一个正在进行的冒险，有些细节被故意混淆.我想要设计一个神经网络，它把来自盒子的多个输出作为输入，并为盒子产生正确的输入设置，以产生最优的下一个输出。
浏览 1提问于2015-01-08得票数 0
回答已采纳
1回答
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？
浏览 2提问于2019-04-23得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
