Ich wurde kürzlich durch diesen MSDN-Artikel mit genetischen Algorithmen bekannt gemacht , in dem er sie als kombinatorische Evolution bezeichnet, aber es scheint dasselbe zu sein, und ich habe Mühe zu verstehen, wie die Kombination zweier möglicher Lösungen immer eine neue Lösung ergibt, die...
Ich stehe vor einem Problem und bin mir nicht sicher, wie ich vorgehen soll. Ich muss einen Kalender für Mitarbeiter erstellen, die jeweils bestimmte (teilweise persönliche, teilweise gemeinsame) Arbeitsbedingungen haben. Womit ich arbeite: Ich habe Ärzte Jeder Arzt muss 5 Tage die Woche...
Geschlossen . Diese Frage muss gezielter gestellt werden . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten ....
Wikipedia definiert den Endpunkt einer GA dazu: Im Allgemeinen wird der Algorithmus beendet, wenn entweder eine maximale Anzahl von Generationen erzeugt wurde oder ein zufriedenstellendes Fitnessniveau für die Bevölkerung erreicht wurde. Wenn der Algorithmus aufgrund einer maximalen Anzahl von...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Software Engineering Stapel Börse. Geschlossen vor 6 Jahren . Ich habe den Kurs für maschinelles Lernen (Stanford)...
Diese Frage passt derzeit nicht zu unserem Q & A-Format. Wir erwarten, dass die Antworten durch Fakten, Referenzen oder Fachwissen gestützt werden, aber diese Frage wird wahrscheinlich zu Debatten, Argumenten, Umfragen oder erweiterten Diskussionen führen. Wenn Sie der Meinung sind, dass diese...
Nach dem, was ich gelesen habe, werden genetische Algorithmen normalerweise (immer?) Auf Chromosomen von Bits angewendet. Wenn ein Problem darin besteht, eine Funktion zu maximieren, die ganzzahlige Werte annimmt, werden die ganzen Zahlen zuerst als Bits codiert. Ist diese Zuordnung notwendig? Es...
Soweit ich weiß, probieren genetische Algorithmen mehrere Variationen aus und bewerten die Fitness jeder Variation. Dann wählen sie die besten Variationen aus, ändern sie ein wenig und setzen den Prozess mit der nächsten Generation fort. Aber was ist, wenn wir unbegrenzte Rechenressourcen haben?...
Der größte Teil der Literatur, die ich über GAs gelesen habe, schlägt vor, einen Crossover-Wert von etwa 0,7 zu verwenden. Sie nehmen also die ersten 70% der Gene eines Chromosoms und die letzten 30% des anderen, um ein neues Chromosom zu produzieren. Wenn Sie die Elternchromosomen auswählen,...