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？
初始人口、初始分数和初始范围的含义是什么？我希望对这些术语有更好的理解。初
浏览 0提问于2012-11-28得票数 0
1回答
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得票数 0
回答已采纳
2回答
关于搜索排序算法的几个问题
、、、、
我正在对标准库中的搜索和排序算法做一些研究。我找不到关于这些问题的东西。我希望有人能帮我。如果你知道一些，你也可以给我发链接。
如果没有对数据进行排序，搜索行为会改变吗？我如何知道在向量上使用std::sort()是否更好，而不是将向量复制到已经排序的集合？这只是一个例子。我希望在网上找到一些解释，哪些方式是搜索或排序的最佳方式，但我没有。如何适应搜索和排序算法的行为，使其更有效？
浏览 0提问于2018-11-06得票数 2
回答已采纳
6回答
我目前正在为文本文章设计一个推荐系统(一个“有趣”或“不感兴趣”的二进制例子)。我的一个规范是，它应该不断更新，以适应不断变化的趋势。
据我所知，最好的方法是使用支持增量/的机器学习算法。像Perceptron和Winnow这样的算法支持在线学习，但我对支持向量机并不完全肯定。scikit- learning python库支持在线学习吗?如果支持，那么支持向量机是可以利用它的算法
浏览 0提问于2014-04-14得票数 58
回答已采纳
3回答
PHP中的适应度函数
、、、
我花了一整天的时间研究了一个在遗传算法中实现“适应度函数”的例子。(我已经实现了“开始种群”、“突变”和“置换”)。下面的步骤是“适应度函数”。有没有人有用PHP计算“适应度”的例子？
浏览 0提问于2011-04-07得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
我有两个相关的问题：
目标HSV值: 15，37，51
inRange是一个简单的逐像素滤波器.它不动态改变阈值条件。是否有与自
浏览 2提问于2014-10-31得票数 3
1回答
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
浏览 3提问于2016-05-01得票数 1
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。我坚持使用关于初始种群大小的公式来解释构建块评估噪声： ? 这里的子函数是m=10 order-3(k=3)欺骗函数： ? 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</
浏览 17提问于2019-04-25得票数 0
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。你为什么要约束最好的候选人？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
回答已采纳
1回答
基于PyGAD的遗传算法
、、、、
我试着用PyGAD做一个遗传算法，找出最大化这个函数的最佳值：Z = (3*(x^2 - y)^2 + (100 - x)^2) + (y- x)，x和y，在- 4，4之间。有人能给我一个类似于这个功能的例子吗？我发现的示例使用了一个已经给出的输入函数：y = f(w1:w6) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + w5x5 + 6wx6
我不知道如何使用带有两个变量的函数来获得每个人的适应值
浏览 12提问于2022-06-16得票数 1
回答已采纳
3回答
我们有一个问题，它有一个数据驱动的(非分析的)损失函数.我们的目标包含0到20之间的整数(目标本身是离散的)，尽管可能有更大的值，只是在我们的数据集中不存在。事实上，我们有一个非常精确的损失函数，这使得我们在使用像XGBoost这样的算法时遇到了一些严重的问题：
损失函数一般为非凸函数.由于它的形状是由数据驱动的，并且可能有很大的变化，所以它不容
浏览 0提问于2020-10-02得票数 5
1回答
我最近对遗传算法很感兴趣，并试图写一个简单的遗传算法代码作为一个初学者来理解它。我使用了一个函数f(x)=x^2，并希望在域{0,1,....31}上最小化它。现在我知道最佳值是31，但是我想使用GA来实现它，所以我写了一段代码。我想知道(i)我的代码是否接近GA所做的事情，(ii)如果它是一个像样的初学者级别的代码，在这方面可以做哪些改进，(iii)因为在这个问题中，我知道值应该是31，但是我的GA什么时候停止？，(iv)算法不是真
浏览 3提问于2020-04-22得票数 1
2回答
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。
因为我还在学习ML，所以我想尝试所有我能找到并比较结果的算法。正如我在教程中所读的，我将我的数据集分成一个训练样本(80%)和一个测试样本(20%)，然后用交叉验证(5倍)训练我的算法。我的计划是以这种方式训练我的所有模型，然后在测试样本上衡量它们的性能，以选择最佳的算法<
浏览 0提问于2019-04-21得票数 3
回答已采纳
1回答
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。我的</em
浏览 1提问于2018-03-27得票数 0
回答已采纳
我使用的是随机优化算法CMA-ES。尽管它在第一个周期中找到了全局最小值(我知道这是一个虚构的基准测试)，但算法在一些周期之后收敛到另一个最小值(局部最小值，因为它具有更大的成本函数值)。仅仅使用这样的全局最小值，而不关心算法在哪里收敛，这是错误的吗？
从结果中我的观点是，这是由于正态分布造成的，全局最小值只有几个解，但局部最小值有很大比例的解。(我尝试了许多不同的人口值，但结果是相同的</
浏览 14提问于2021-02-14得票数 0
我有一个浮点数的二维数组，我想把这个数组分成任意数量的区域，这样所有区域的元素之和或多或少是相等的。区域必须是连续的。所谓尽可能相等，我的意思是区域和的标准差应该尽可能地减小。我这样做是因为我有一个与一个地区的“人口”相对应的值图，我想将这个地区划分为人口相对相等的组。
谢谢!
浏览 1提问于2014-02-04得票数 0
我希望使用粒子群优化(PSO)优化复杂的参数化模型对噪声数据的拟合。数据是时间序列的化学浓度值。在我的优化目标函数中，我使用浓度时间序列轮廓和模型预测之间的Bray Curtis距离1来测量适合度(模型预测是使用与优化问题的候选解决方案相对应的参数产生的)。目前，我没有考虑到我的注意力数据的不精确性。实际上，浓度已四舍五入为整数值。我怀疑，如果PSO例程和/或目标函数“知道”输入数据的不精
浏览 7提问于2012-03-24得票数 0
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
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
