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从数据序列导出函数
、、、、
我试图用python编写一个程序，它使用遗传算法提取与一组数据相匹配的函数。
例如，如果我输入：
3, 5, 7, 9, 11
输出应该类似于：
2x + 1
问题是，我试图用Python来完成这个任务，我不知道如何用Python来建模数学函数。我需要神经网络之类的东西吗？
我已经写了一个通用的遗传算法，一旦我知道如何开始，就可以修改了。
非常感谢。
浏览 3提问于2016-11-03得票数 2
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最优选择法
、、
我正在研究一种关于时间表问题的遗传算法，并且我有一个问题，就是决定应该选择哪种选择方法。
我的问题是：
1)选择方法的选择如何影响遗传算法的性能？
2)最有效的选择方法是什么？
3)如果我尝试使用随机选择来逃避基于健身的选择(因为在我的情况下这个任务需要时间)，会发生什么？
谢谢你提前..。
浏览 2提问于2016-04-27得票数 0
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我需要解决以下优化问题的建议
我有N个工作，J1，J2，J3，J4.JN。
我有很多人要完成上面的工作。P1，P2，P3....Pn
我有一些限制，比如只有特定的人才能做某些工作。例如，P1只能做J1，J4，J5，P2只能做J2，J7，J14，J8，J9等等。
这些人可在一天中的某一段时间内使用。类似于P1，早上9点到11点，中午12点到下午3点，下午3点半到下午6点。就像适用于其他人一样，他们也有可用的时间。
还需要根据工作地点和人员目前的地点来考虑旅行时间。
因此，最终，遗传算法需要以调度的形式提供一个最优解。下图如下所示
浏览 6提问于2014-06-05得票数 0
我刚开始学习遗传算法，没有查看代码中的任何现有遗传算法，我编写了这个简单的程序，其目标是从给定的范围内猜测一个数字，并且猜测的数字应该与预期的数字正确匹配。我知道GA基本上是不断进化的，直到它达到预期的状态。
这个程序所做的是，它生成一个随机数，将其与正确的数字进行比较，并在每次猜测失败后调整其范围，并且在一段时间内，随着范围的缩小，它会正确地猜测数字。这个程序会被称为遗传算法吗？
number_to_be_guessed = 10
attempt = 0
start = 0
end = 100
while True:
guessed_number = random.randint(
浏览 1提问于2018-09-26得票数 0
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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
作为学习锈菌的借口，我正在研究遗传算法的代码，以及后来的遗传编程。
我宣布了一个突变操作的特点：
pub trait Mutator<IndvidualType> {
fn mutate(&self, individual: &IndvidualType) -> IndvidualType;
}
每个IndividualType都很容易实现这个特性，但是我想要一个更普遍的特性，一个对于每个列表(载体)类型基因组来说都很常见的特性，比如：
pub trait HasVectorGenome<IndividualType, BaseType>
浏览 2提问于2016-02-20得票数 5
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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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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。在任何地方，当我寻找GA的解释和步骤时，我只看到二进制编码的GA。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
遗传算法，它具有
'parent1 1111|0101
parent2 0000|1010
offspring 11110000'
属于哪种交叉遗传算法？
提前谢谢。
浏览 0提问于2017-05-19得票数 0
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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我想用C语言编写一个遗传算法来优化一个10个变量的函数(从x1到x10)。然而，我不能确定我应该使用哪种编码。我在示例中经常看到使用二进制编码，但在我的示例中，变量可以采用实数值。另外，对于这些类型的问题，值编码是一个很好的选择吗？
浏览 2提问于2013-04-14得票数 2
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我想用N种不同的化学物质来对抗细菌感染，那些N种化学物质包含在不同数量的药物中，我的工作环境是模拟的，我想用遗传算法创建药物。
如何使用遗传算法来解决这个问题。我可以使用什么染色体表示，我应该使用什么样的评估函数？
用遗传算法解决这类问题会有什么问题呢？
浏览 0提问于2021-03-27得票数 0
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我读过这篇文章：，k近邻的混合分类方法，贝叶斯方法和遗传算法。
提出采用遗传算法改进文本分类
我想用支持向量机代替遗传算法，但我不知道它是否有效
我的意思是我不知道新的想法和结果会不会比这篇文章更好
我在某个地方读到过Ga比SVM更好，但如果它是对的还是不对呢？
浏览 0提问于2013-07-17得票数 0
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我已经创建了一个Gomoku(连续5) AI使用阿尔法-贝塔剪枝。它在一个不那么愚蠢的层面上做出了一些举动。首先，让我模糊地描述α-Beta算法的分级函数.
当它收到一个板作为输入，它首先发现所有重复的石头，并给它一个分数的4个可能的值取决于它的有用性作为一个威胁，这是由长度决定的。它将返回所有重复分数的总和。
但是，问题是我明确地决定了分数(总共4分)，而且他们似乎不是最好的选择。所以我决定用遗传算法来生成这些分数。每一个基因都将是4个分数中的一个。例如，硬编码分数的染色体是: 5,400，10,000,50000。
然而，由于我使用遗传算法来创建评分函数的分数，我不知道该如何实现遗传适应度
浏览 6提问于2017-11-28得票数 1
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我正在尝试使用遗传算法训练一个简单的前馈神经网络，但是它的效率相当低，因为同构神经网络看起来与遗传算法不同。
有可能有多个神经网络，它们的行为方式相同，但它们的神经元从左到右和跨级别的排序方式不同。对于遗传算法来说，这些网络的基因型将出现完全不同的情况。因此，任何进行交叉的尝试都是没有意义的，GA最终会像爬山一样有效。
你能推荐一种方法使网络正常化，使它们对遗传算法更透明吗？
浏览 0提问于2011-02-25得票数 2
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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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我正在研究基于遗传算法(GA)的神经网络(ANN)进行特征选择。遗传算法用于特征选择。精度由人工神经网络作为遗传算法的适应值。
我使用'OutputFcns‘保存了每次迭代的所有分数和填充。
除了范围和种群，我还希望保存训练好的ANN网络/权重/偏差(对于每个种群和迭代)。
但是，我不知道如何保存训练好的ANN网络/权重/偏差(对于每个种群和迭代)。
请给我建议。谢谢。
浏览 3提问于2015-09-17得票数 1
我打算竞赛两种算法并对它们进行评估。忽略了开发人员的障碍，如复杂性和部署困难，还有其他标准，我可以测试算法吗？
指的是返回成功结果的最快算法。
resources指的是计算能力、内存和存储。
请注意，问题中的算法实际上是遗传算法。精确地说，一种并行遗传算法在分布式网络上相对于局部非分布式遗传算法.因此，每次运行的结果都会有所不同。
浏览 3提问于2016-11-22得票数 0
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使用遗传算法进行校准，但为了避免遗传算法收敛于局部最优值，我希望使用人工神经网络来找到全局最优值。安，该怎么做呢？谢谢。
浏览 0提问于2011-07-09得票数 2
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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：
我想优化一家公司的汽车池，这意味着的汽车数量和的汽车模型。我已经有了一个健身功能calcFitness(carList)，它评估给定的设置，如“商务车，运输车”或“商务车，商务车，运输车”。现在的问题是，如何用遗传算法解决这个可变长度的问题。
我有四个想法，你一般可以解决这些问题：
也许以某种方式实现了允许可变长度染色体的遗传算法，并在一次运行中解决了这个问题(如果可能的话不确定？)
估计汽车的最大可行数目(例如20辆)，并对每辆1到20车位数运行一个固定长度的遗传算法，并对20个结果进行比较。
类似于#2，但
浏览 3提问于2016-12-04得票数 0
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如何在Encog 3.4中暂停遗传算法(目前正在Github中开发的版本)？
我正在使用Java版本的Encog。
我正在尝试修改Encog附带的月球示例。我想暂停/序列化遗传算法，然后在稍后阶段继续/反序列化。
当我调用train.pause();时，它只是返回null --这在代码中非常明显，因为方法总是返回null。
我会假设这将是非常直接的，因为有一种情况下，我想训练一个神经网络，使用它进行一些预测，然后继续用遗传算法训练，因为我得到更多的数据，然后恢复更多的预测--而不必从一开始就重新开始训练。
请注意，我不是试图序列化或持久化一个神经网络，而是整个遗传算法。
浏览 0提问于2015-04-30得票数 5
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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
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我想实现拼写检查器，它将检查文本文件中的拼写，并输出错误和更正。我想用python创建它。
但是，主要的事情是我想用遗传算法来实现它。如何实现拼写检查器的遗传算法？
浏览 0提问于2013-08-22得票数 0
我使用遗传算法来求解6个参数，使用全局优化工具箱。
有没有办法在遗传算法的每一次迭代中显示参数值。我可以使用display或iter，但它不一定显示参数值。
谢谢
浏览 1提问于2017-04-12得票数 1
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有人能向我解释一下遗传算法和细胞遗传算法的区别吗？我所知道的是，在细胞中，个体不能随机交配，它们只与邻居互动。这两种算法还有什么不同之处？
浏览 2提问于2016-04-26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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一段时间以来，我一直在寻找示例，说明如何使用Python中的遗传算法方法找到函数达到最小值的点。我看了DEAP文档，但是那里的例子对我来说很难理解。例如：
def function(x,y):
return x*y+3*x-x**2
我正在寻找一些参考，我如何可以作出一个遗传算法，在其中，我可以提供一些初始随机值的x和y(不是来自相同的维度)。有创造和使用遗传算法经验的人能在这方面给我一些指导吗？
浏览 0提问于2016-01-05得票数 7
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我目前正在研究遗传算法。有一个问题是“为什么遗传算法比决策树等其他机器学习技术需要更多的内存？”我找不到任何答案，即使是通过谷歌搜索。谁能给出并解释一下答案？
浏览 4提问于2014-07-11得票数 0
我正在尝试开始使用Jenetics的JAVA库来实现遗传算法，但从我有限的遗传算法背景来看，有些东西我并不理解；
参见的第6页，第3.1.3节。
如果可能的话，我想知道为什么会这样。我希望这个问题已经足够清楚了。
浏览 7提问于2015-06-20得票数 5
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适应度函数
、、
在谷歌上搜索遗传算法时，我遇到了OneMax问题，我的搜索显示这是遗传算法应用到的第一个问题之一。然而，我不是很确定什么是OneMax问题。有谁能解释一下。
任何帮助我们都将不胜感激
浏览 2提问于2015-01-29得票数 1
对于发现的N皇后问题，我正在尝试实现一个遗传算法来解决它。
但是，假设我正在尝试约束问题。我们知道，要获得攻击值0，不能在同一行和同一列中有queens。我限制棋盘对每个女王总是有不同的行和列。我希望遗传算法找到一个对角线也不攻击的解决方案。
我的问题是使用遗传算法为这个解决方案创建一个孩子。从两个母板生成子节点的一个好方法是什么，因为子节点的行和列不能重叠？
浏览 2提问于2020-03-09得票数 0
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遗传算法中的交叉方法
、、、、
当阅读到遗传算法的交叉部分时，书籍和论文通常会提到简单地交换两个要复制的候选数据中的位的方法。
我还没有看到用于实际行业应用的已实现遗传算法的实际代码，但我发现很难想象它足以对简单的数据类型进行操作。
我一直认为，遗传算法的各个阶段将在涉及复杂数学运算的复杂对象上执行，而不是仅仅交换单个整数中的一些位。
即使是也只是列出了这些交叉操作。
我是否遗漏了一些重要的东西，或者这些类型的交叉方法真的是唯一使用的东西？
浏览 3提问于2011-10-30得票数 4
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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。我能得到相当准确的最佳值吗？
浏览 1提问于2017-11-26得票数 0
2回答
我对机器学习术语背后的逻辑很好奇。据我所知，Q学习是一种机器学习。因为它学到了一个概念。它学习状态。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
6回答
我想简单解释一下遗传算法和遗传编程之间的区别(没有太多的编程术语)。举个例子也会受到欢迎。
显然，在遗传编程中，解决方案是计算机程序。另一方面，遗传算法将解决方案表示为一串数字。还有其他区别吗？
浏览 0提问于2010-09-29得票数 31
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我有一个巨大的数据集。我想要做的是分离出唯一的名字，并用相同的名字计算数据的遗传算法。举例说明
假设下表
Name price quantity
a1. 100. 6
a2. 30. 20
a1 250. 125
a1. 5. 20
a2. 90. 200
a2. 50. 705
因此，我想分别计算a1和a2的遗传算法，得到x1-x3的最佳解。我已经为整个数据集编写了遗传算法，但我对如何在同一数据集中分别计算a1和a2感到困惑。
注意:我使
浏览 3提问于2022-09-23得票数 1
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支持向量机后的遗传算法
、、、、
我已经使用LIBSVM应用了SVM。现在我想实现用于特征选择的遗传算法。试图在谷歌上搜索一些信息
1)看了这个网站：
2)遗传算法在MATLAB中的例子：
关于他们几乎没有问题
Q1) x fval = ga(@fitnessfun，nvars，options)。这是做气体分离器的功能。什么是健身乐趣？在大多数ga中，它是一个多项式函数。但是在支持向量机的情况下，什么才是合适的呢？
( Q2)支持向量机后的遗传算法是否有具体的例子？
我想听听你的反馈。
提前谢谢。
浏览 2提问于2012-01-31得票数 2
3回答
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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如何在遗传算法中实现AUC的R码
、、、、
我正在研究遗传算法在二元logistic回归中的应用。我有几个问题要澄清。你能帮帮我吗？
我可以使用AIC或BIC作为GA的健身功能吗？结果表明，遗传算法比传统的二元logistic模型具有更高的精度。然而，我发现，在大多数的论文中，他们使用AUC作为健身功能)
根据本文提出的适应度函数()，我尝试使用遗传算法作为适应度函数，并给出了相应的误差。你能创造一个小的可复制的例子来解决这个问题吗？
错误在model.frame.default(公式= as.numeric(tey) ~predict.glm中)(as.numeric(Tey)~predict.glm，可变长度不同(对
浏览 6提问于2020-04-08得票数 0
我想为一个包含大约400行脚本的函数设置通用算法。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：
NPVtotal = cut_off_optimisation(M,OPratio)
为遗传算法设置：
nvars = 2; % Number of variables
LB = [0 0]; % Lower bound
UB = [10000000 1]; % Upper bound
X0 = [6670000 0.45]; % Start poi
浏览 4提问于2016-05-17得票数 0
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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
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遗传算法中的变异步长
、、、
有人能解释一下“突变步长”是什么意思吗？我正在读一篇关于遗传算法的文章，它说：
突变会随机改变节点的决定，或以0.25的步长变异值
我知道突变在遗传算法生命周期中的作用，但我无法很好地解释突变的步长。
谢谢。
浏览 5提问于2015-01-03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
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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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在matalb中，我使用ga实现遗传算法。在典型的对ga的调用中，如x = ga(nvars,@fitnessfunc)，返回时会在终端上给出消息，指定终止遗传算法的原因。一个典型的信息是：
优化终止:适应度值的平均变化小于options.TolFun。
我想关掉这条信息。我看了文件，但什么也没找到。
有什么想法吗？
浏览 5提问于2014-05-30得票数 0
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我在工作：“一种利用集合学习预测肾结石类型的新方法”。作者用遗传算法找到了用WEKA投票的最优权重向量，但我不知道他们能做到这一点吗？如何使用遗传算法来寻找有WEKA的投票分类器的权重？
以下一段摘自该条：
为了提高投票算法的性能，采用了加权多数表决。简单多数投票算法通常是组合不同分类器的有效方法，但并不是所有的分类器对分类问题都有相同的效果。为了优化权重多数投票分类器的结果，需要找到最优的权重向量。应用遗传算法求解该问题的最优权向量。
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
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