Ich lese und beobachte gerade genetische Algorithmen und finde sie sehr interessant (ich hatte während meines Studiums keine Gelegenheit, sie zu studieren). Ich verstehe, dass Mutationen auf Wahrscheinlichkeit basieren (Zufälligkeit ist die Wurzel der Evolution), aber ich verstehe nicht, warum das...
Diese Frage wurde von Artificial Intelligence Stack Exchange migriert, da sie über Computer Science Stack Exchange beantwortet werden kann. Vor 5 Jahren migriert . Bei den meisten Implementierungen genetischer Algorithmen liegt der Fokus auf Crossover und Mutation. Aber irgendwie lassen die...
Ich habe kürzlich einen wirklich interessanten Blogeintrag aus dem Google Research Blog gelesen, in dem es um neuronale Netze geht. Grundsätzlich nutzen sie diese neuronalen Netze zur Lösung verschiedener Probleme wie der Bilderkennung. Sie verwenden genetische Algorithmen, um die Gewichte der...
Wie kann man die richtige Anzahl von Parametern für einen genetischen Algorithmus auswählen, um ein bestimmtes System zu modellieren? Angenommen, Sie möchten die Produktion von Autos optimieren und haben 1.000 Messungen der stündlichen Effizienz bei verschiedenen Aufgaben für jeweils 1.000...
Ich habe einen genetischen Algorithmus für ein Optimierungsproblem. Ich habe die Laufzeit des Algorithmus in mehreren Läufen mit derselben Eingabe und denselben Parametern (Populationsgröße, Generationsgröße, Crossover, Mutation) aufgezeichnet. Die Ausführungszeit ändert sich zwischen den...
Ich programmiere einen genetischen Algorithmus unter Verwendung der grammatikalischen Evolution. Mein Problem ist, dass ich lokale optimale Werte erreiche (vorzeitige Konvergenz) und wenn das passiert, weiß ich nicht, was ich tun soll. Ich denke darüber nach, das Mutationsverhältnis zu erhöhen (5%...