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1
回答
为什么
我
的
遗传算法
返回
负
的
适应
值
?
r
、
genetic-algorithm
、
fitness
我
试图最小化函数,然后将其绘制成图形,但我得到
的
适应
值
为负值,
我
不知道如何或
为什么
。
我
使用
的
是GA包,只要
我
给它发送一个
适应
度函数,它基本上就会为我处理算法。(文档可以在这里找到。cross <- function(x1, x2, x3, x4) {}
遗传算法
<
浏览 166
提问于2019-04-17
得票数 0
5
回答
处理
负
适应
值
的
遗传算法
genetic-algorithm
我
正在尝试实现
遗传算法
来最大化n个变量
的
函数。然而,问题是
适应
值
可能是负值,
我
不确定在进行选择时如何处理负值。
我
读了这篇文章,但我不清楚
负
的
适应
值
是如何处理
的
,以及缩放因子a和b是如何计算
的
。此外,从文章中
我
知道轮盘赌轮选择只对积极
的
适合
值
有效。锦标赛
的
选择也是一样
的
吗?
浏览 2
提问于2013-04-24
得票数 9
回答已采纳
1
回答
从
适应
度函数
返回
附加值
matlab
、
mathematical-optimization
、
genetic-algorithm
我
想知道在使用优化算法时,是否有一种简单
的
方法可以从
适应
度函数中
返回
附加值(除了目标值之外),比如matlab中
的
遗传算法
或多目标
遗传算法
?例如,使用函数句柄指定要传递给
适应
度函数
的
附加参数非常简单:但是,据我所知,它没有说明是否可以对
适应
度函数
的
输出执行此操作。
我
的
一些想法包括将
适应
度函数中
的<
浏览 0
提问于2015-09-14
得票数 0
2
回答
Matlab:停止终端消息呼叫ga (
遗传算法
函数)
matlab
、
genetic-algorithm
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:
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
回答已采纳
3
回答
遗传算法
中
的
线性
适应
度标度产生
负
适应
度
值
algorithm
、
optimization
、
genetic-algorithm
我
有一个GA,它有一个
适应
度函数,可以评估为负值或正值。中,
我
使用
的
是。由于为了能够使用simple roulette wheel,
我
的
适应
度函数必须对人口中
的
具体情况是积极
的
,所以我开始寻找缩放
的
解决方案。最自然
的
似乎是linear fitness scaling。例如,对于上面提到
的
函数和这些
适应
度
值
: -9.734897 -7.47901
浏览 11
提问于2011-07-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
多权
值
DEAP算法
python-3.x
、
genetic-algorithm
、
deap
我
对DEAP非常陌生,看看我看到
的
几个地方和例子,它使用这种方法为
遗传算法
创建类:creator.create('Individual', list, fitness=creator.FitnessMax)
我
不明白
的
是权重参数。假设DEAP可以用来解决多目标问题(最大化和最小化),这就是
为什么
权重可以是正
的<
浏览 0
提问于2019-05-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
累积归一化
适应
度
normalization
、
genetic-algorithm
我
正在构建一种
遗传算法
,
我
偶然发现了这个: 有人能解释
我
为什么
要这么做吗?通过这种规范化,
我</em
浏览 2
提问于2014-12-17
得票数 0
1
回答
在
遗传算法
中,
适应
度函数是否具有“最小
值
即最优
值
”
的
类型?
genetic-algorithm
我
已经实现了一种
遗传算法
,其中
适应
度函数将数据
的
变异系数作为
适应
度
值
,因此COV越接近于零越好。它还会被称为健身功能吗?通常,
适应
度
值
的
定义使越大
值
越好。
浏览 3
提问于2020-05-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
快速杂乱
遗传算法
中
的
种群规模
optimization
、
size
、
genetic-algorithm
、
evolutionary-algorithm
、
population
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</e
浏览 17
提问于2019-04-25
得票数 0
1
回答
在
遗传算法
的
哪一步应该应用
适应
度共享?
algorithm
、
genetic-algorithm
、
evolutionary-algorithm
我
正在使用健身分享
的
方法来解决一个多模问题(最大2)。
适应
度函数查找个人中
的
零计数和1计数
的
最大
值
:其中u是基因型中
的
计数。例如,对于基因型101110,这个问题可以用
遗传算法
解决。
遗传算法
通常有五个步骤:为了确保在这种多
浏览 2
提问于2015-05-05
得票数 3
0
回答
Java中
的
最大化函数
java
、
algorithm
、
genetic-algorithm
、
maximize
我
跟随学习了一种用Java语言编写
的
遗传算法
。虽然
我
理解这个应用程序
的
概念,但我不明白如何应用
我
选择
的
公式,并让
遗传算法
通过x (一个个体
的
基因)找到它
的
最高
值
。
我
尝试了下面的代码,让
适应
度
返回
公式
的
值
,如下所示:
浏览 6
提问于2016-07-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
适应
度函数
遗传算法
中
的
随机元素
python
、
neural-network
、
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
因此,
我
正在使用
遗传算法
来训练前馈神经网络,任务是识别
遗传算法
给定
的
函数。也就是说x= x**2或者更复杂
的
东西。
我
意识到我在
我
的
适应
度函数中使用了随机输入,这使得
适应
度对于群体中
的
一个成员来说是随机
的
,然而,显然它仍然与给定函数
的
接近程度保持一致。一位同事评论说,奇怪
的
是,人口中
的
同一成员并不总是获得相同
的
<
浏览 0
提问于2017-10-29
得票数 0
1
回答
如何避免
遗传算法
输出中
的
重复
值
?
matlab
、
genetic-algorithm
我
做了一个
遗传算法
代码,如下所示。"x“作为大小为110
的
向量,如下所示...2 9 4 4 6 1 1(what i want eg:) x = 2 10 3 8 1 6 4 9 5 7 也就是说,
我
不应该得到重复
的
值
,
我
的
输出应该是如果大小是110……但在
我
的
输出中,
我
得到了重复
的
值</e
浏览 2
提问于2016-04-25
得票数 0
3
回答
最小
值
正负适配
值
轮盘赌轮选择
python
、
genetic-algorithm
、
roulette-wheel-selection
我
正在做一种
遗传算法
,每个罪魁祸首产生3个新
的
后代。使用
适应
度函数对新个体进行评估,该函数可能
返回
负值和正值。如果
我
想将轮盘赌轮
的
选择降到最低,那么正确
的
选择方法是什么?
适应
度函数
的
一些可能
值
是:fitness_offspring_1 = -98.74; fitness_offspring_2 = -10.1; fitness_offspring_3 = 100.31
我
正在研究Py
浏览 5
提问于2017-06-08
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何定义
适应
度函数?
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
、
evolutionary-algorithm
、
fitness
我
在一个项目上工作,它将有一个选定
的
数据集,每个数据将具有不同
的
属性。
我
将需要使用一个
适应
度函数来选择与我使用属性选择
的
场景最匹配
的
数据。然而,
我
真的没有找到任何网站来解释如何定义
我
自己
的
适应
度函数。
我
只知道这是
遗传算法
的
一部分,这就是
我
目前所能得到
的
。那么,
我
可以在这里得到一些建议吗?
浏览 15
提问于2011-09-07
得票数 10
1
回答
如何在
遗传算法
中节省神经网络/权重
genetic-algorithm
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
。但是,
我
不知道如何保存训练好
的
ANN网络
浏览 3
提问于2015-09-17
得票数 1
2
回答
基于Java
的
遗传算法
轮盘赌轮盘选择
java
、
genetic-algorithm
、
genetic-programming
、
roulette-wheel-selection
我
正在为
遗传算法
实现轮盘赌轮盘选择方法。从本质上讲,
我
的
问题很简单,但我无法理解它。在
我
的
适应
度函数中,如果答案非常错误,它可能会
返回
-3000%左右。
我
的
问题是,当我试图为
我
的
结果分配概率时,它们偏向于错误
的
答案。 例如:如果
我
的
百分比在一个数组中,并且是,
我
需要让索引较低
的
数字比索引较高<
浏览 15
提问于2012-10-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
遗传算法
中
的
欺骗性景观
java
、
genetic-algorithm
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
<e
浏览 1
提问于2018-03-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么
你需要在
遗传算法
中进行
适应
度缩放?
genetic-algorithm
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
2
回答
遗传算法
:
为什么
我
的
随机总体
适应
值
是相同
的
?
c#
、
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
、
timetable
我
正在实施
遗传算法
来解决课表问题。经过几次迭代,
我
的
适应
值
开始变得相同。
我
试过调整交叉率和变异率,但没有效果。 结构:每条染色体包含多个类别。基本上,每条染色体都是一个时间表。
我
已经实现了
遗传算法
。selected through }
我
期望每次迭代都
浏览 59
提问于2019-01-02
得票数 0
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