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1
回答
Python
遗传算法
:
设置
使用
的
函数
python
、
python-3.x
、
python-2.7
、
python-requests
我正在用
python
做关于
遗传算法
的
实验。换句话说,我想做一个程序来模拟随机过程和控制部分(比如实验)来玩弄变量和结果。在我
的
程序中,我模拟老鼠
的
繁殖并控制它
的
数量,最终创造出更好
的
(在我
的
例子中,是更重
的
)老鼠。简单地说,我将有x个老鼠种群(初始
的
和恒定
的
),创建后代,按体重列出它们,从底部杀死(最轻
的
老鼠)以降低后代种群==初始种群,并重复这个过程,最终创建更重
的</e
浏览 25
提问于2021-10-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
从数据序列导出
函数
python
、
regression
、
curve-fitting
、
genetic-algorithm
、
supervised-learning
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:输出应该类似于: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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1
回答
使用
python
通信器运行单个
Python
的
任意参数变化
genetic-algorithm
、
anylogic
、
vehicle-routing
我正在
使用
python
连接器来调用
python
中
的
遗传算法
(GA)。其思想是利用参数变化来评估
遗传算法
的
多个车辆路径选择方案。
python
脚本是在主“启动时”中建模
的
。但是,通过参数变化,这意味着整个
python
脚本将重新运行。我可以手动生成解决方案并将它们插入Anylogic中,但最好是通过
python
连接器直接执行。我也尝试过一个
函数
,但同样
的
情况也发生了。对
浏览 12
提问于2022-01-04
得票数 2
1
回答
遗传alg最小化
的
简单例子
python
、
optimization
、
genetic-algorithms
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: 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
浏览 0
提问于2016-01-05
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1
回答
用单纯形和
遗传算法
最小化一个非常嘈杂
的
6参数
函数
python
、
genetic-algorithm
、
minimization
、
simplex
我正在尝试最小化经验人类数据和来自6参数认知模型
的
模拟数据之间
的
损失
函数
。这个模型非常嘈杂。请注意,该模型是用
PYTHON
编写
的
。1)我想知道,如果不能
使用
遗传算法
首先搜索全局最小值
的
近似位置,然后将结果作为单纯形搜索
的
起点。如果这是个好主意,有没有人知道用
python<
浏览 3
提问于2012-12-25
得票数 1
1
回答
用统计方法确定程序
的
近似时间复杂度
python
、
algorithm
、
statistics
、
time-complexity
、
curve-fitting
以下是bubbleSort
的
输出值:t = [9.368115451001358353.44638952199966, 487.97764714200093, 669.483528703, 873.3610439340009, 1091.256361742002] 我想测试所有常见
的
复杂性我试着把它拟合成多项式曲线,并用kolmogorov测试,但没有得到准确
的
答案。这可能是我
的<
浏览 3
提问于2019-11-29
得票数 2
1
回答
基于
遗传算法
的
Matlab优化最小化目标
函数
matlab
、
genetic-algorithm
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)。该脚本
的
功能是:为
遗传算法
设置
:LB我是新
的
优化和
遗传算法
,所以会感谢任何帮助,请告诉我,如
浏览 4
提问于2016-05-17
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3
回答
如何
使用
Deap最小化
函数
?
python
、
mathematical-optimization
、
genetic-algorithm
、
deap
我需要最小化一个
函数
使用
遗传算法
和粒子群算法。例如,我们可以考虑区间i上
的
f。i=arange(-10,10,0.1) return x*sin(x) 如何
使用
DEAP将此
函数
最小化?
浏览 2
提问于2014-03-14
得票数 11
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1
回答
Python
中
的
性能任务
python
、
algorithm
、
performance
通常,它们是用Java、C或C++编写
的
。我猜大约一年左右,它们还包括其他语言,如
python
。我试图用
Python
解决前几年
的
一个任务,叫做Letters,但我总是失败。我不是那么聪明,我自己找
的
,我在网上找到
的
,但它做
的
工作。不幸
的
是,对于1mln
的
字符串,它只需要10秒左右
的
时间。在"literki“
函数
中:首先,我将输入划分为符号数和两个数,即使是列表中
的
较长单词
浏览 2
提问于2020-03-23
得票数 0
1
回答
用
python
生成测试集
的
遗传算法
optimization
、
genetic-algorithm
、
testcase
我正在寻找一个测试套件优化
使用
遗传算法
(GA)。有多篇IEEE研究论文提出了这一点,但我需要帮助实现同样
的
(
使用
python
)。 我已经对此做了大量
的
研究,但是我无法进入我可以实现
的
阶段。对于测试用例优化(选择最佳测试用例),我
浏览 1
提问于2018-03-27
得票数 1
2
回答
操纵噪声,以正确
的
格式获取数据,并
使用
PPO将其应用于任务中。
machine-learning
、
python
、
nlp
、
reinforcement-learning
、
transformer
我有RL任务: 首先设定初始噪声。,如果我需要超过之前
的
最佳结果,我
浏览 0
提问于2022-06-12
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2
回答
有没有办法在蚱蜢中
使用
deap库?
python-3.x
、
python-2.7
、
rhino
、
deap
、
grasshopper
我是否可以
使用
蚱蜢
的
Python
节点中
的
deap库来运行
遗传算法
,但是适应度
函数
是由蚱蜢计算
的
(只有适应度
函数
,所有其他事情都要由
python
节点内
的
deap来完成),可以吗?我对此有意见 (主要问题) grashopper不允许封闭循环,所以我似乎找不
浏览 0
提问于2018-07-17
得票数 1
2
回答
Python
,在X代之后,当适应度没有增加时,如何阻止进化?
python
、
genetic-algorithm
、
deap
我想在不增加适应度
的
情况下停止
遗传算法
。 26 77 0.157181 1.43492我最初
设置
为ngen = 200,但正如您所看到
的
,适应度
函数
在第22代达到了局部最大值。所以当这种情况发生时,我想停止
使用
遗传算法
。
浏览 2
提问于2017-03-10
得票数 1
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5
回答
用于多变量全局优化
的
Python
模块
python
、
numpy
、
scientific-computing
我一直在寻找一个
python
模块,它可以实现全局优化
的
(在N维中找到
函数
的
全局最小值),但没有成功。 如果你听说过用
python
实现模拟退火或
遗传算法
,请分享。
浏览 1
提问于2010-11-20
得票数 18
回答已采纳
1
回答
基于
遗传算法
的
神经网络权值优化
python
、
neural-network
、
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
我目前正在开发一个电子游戏与我
的
一些朋友,为一个课程,我们在人工智能。基本上,我们
的
游戏就像,但要简单得多。地图是静态
的
,玩家有5个生命,要么是人工智能。您可以移动左,右,跳,并单击射击光标的位置子弹。所以这是一场至死不渝
的
战斗。 最初,我们考虑
使用
遗传算法
来训练我们
的
网络。我们定义了一个拓
浏览 2
提问于2017-11-28
得票数 1
1
回答
matlab
遗传算法
停止准则
函数
求值
的
最大数目
matlab
、
machine-learning
、
genetic-algorithm
我正在
使用
遗传算法
函数
。在这里,我们可以
使用
gaoptimset(...)为算法
设置
各种参数。然而,我无法理解如何
设置
最大数量
的
目标
函数
评价作为该
函数
的
停止标准。有
浏览 2
提问于2014-09-21
得票数 0
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1
回答
任务调度
的
云计算启发式(贪婪)和
遗传算法
python
、
c++
、
cloud
、
genetic-algorithm
、
greedy
大家好,如果有人帮我解决这个云计算任务调度
的
编码(C++,
Python
)问题,通过启发式(贪婪)和
遗传算法
,我不知道如何编写我在Google上搜索到
的
代码,以找到一种能激励我解决问题
的
代码: 问题是:任务调度问题可以定义为:将任务映射到VM,使最后一个任务
的
完成时间(即Makespan )在任务
的
截止日期之前得到优化。如果任务
的
截止日期未达到,则必须拒绝该任务。通过以下几种算法来解决和实现这一问题: A)一种有效
的
启发式算法b)<em
浏览 10
提问于2022-12-04
得票数 -1
1
回答
用于评价
python
中多目标问题解
的
拥挤距离
python
、
optimization
、
genetic-algorithm
、
rating
我正在尝试用
python
中
的
遗传算法
来优化一个多目标问题。在我
的
研究中,我发现有一种有趣
的
方法可以基于所有目标
函数
对染色体进行评级,称为“拥挤距离”。Matlab有一个计算这个度量
的
函数
。
python
中有没有什么
函数
可以做到这一点呢?
浏览 13
提问于2019-01-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
用
遗传算法
求估计器
的
最佳参数值
optimization
、
hyperparameter
、
genetic-algorithms
我正在用
Python
做一些随机
的
训练集合课程,我想要得到超参数值。网格搜索对于中等数据集来说会花费太长
的
时间,因为在我
的
随机训练中,我对不同
的
学习者进行了不同
的
辍学培训,比如交叉验证,然后我平均或加权平均,对辍学
的
最佳错误进行评估。有了这个集合,我想在每次迭代中得到最佳
的
参数值,所以我想
使用
遗传算法
方法。 我在Github上找到了一个例子,但是安装失败了,我正在寻找更多
的
遗传算法
<
浏览 0
提问于2015-11-28
得票数 3
1
回答
使用
pygame和tensorflow在
python
中实现神经网络
tensorflow
、
neural-network
、
pygame
、
reinforcement-learning
、
q-learning
我学习过神经网络理论,知道它们在基本层面上是如何工作
的
。我已经完成了coursera上
的
一些练习,我知道如何用
Python
定义层和训练网络,但我只能在当前
的
样本数据集上完成这些操作。我知道我
的
输入层是什么,我知道我
的
输出层是什么,我只是不能理解如何实现奖励系统来改善网络。我知道如何制作测试数据并针对它进行训练,但这不是我需要
的
监督学习,我想在这个项目中实现q-learning
浏览 18
提问于2019-12-24
得票数 0
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