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什么是遗传算法/遗传编程解决方案的好例子? [关闭]
Genetic algorithms(GA)和genetic programming(GP)是有趣的研究领域 . 我想知道你使用GA / GP解决的具体问题,以及你没有使用自己的库/框架 . 问题: 您使用GA / GP解决了哪些问题? 您使用了哪些库/框架? 我正在寻找第一手经验,所以除非你有这个经验,否则请不要回答 . -
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如何使我的遗传算法更有效?
我创造了一个游戏(基本上是一个Agar.io克隆),其中一个人类玩家被放置在由遗传算法和神经网络驱动的AI控制的机器人上 . 问题是我认为我的算法效率不高 . 我有10个机器人按其健身功能排名,这是幸存的时间 . 他们的基因由-1到1之间的实数组成 . 从最低到最高适应度,我取n个机器人最多5个机器人并取当前重量值并用高斯数乘以(10 ^ -n)加上它 . 我在使用浮点数进行交叉时遇到了麻烦,因此... -
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我们应该选择多少和哪些父母进行遗传算法中的交叉
我已经阅读了很多教程和论文,并且我理解了遗传算法的概念,但是我在Matlab中实现这个问题时遇到了一些问题 . 总之,我有: 含有三个基因[a b c]的染色体,每个基因受到一些不同的限制 . 要评估目标函数以找到最佳解决方案 我做了什么: 生成a,b和c的随机值,比如说20个种群 . 即[a1 b1 c1] [a2 b2 c2] ...... .. [a20 b20 c20] ...