genetic-algorithm

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我在AI中有一个项目，我们可以做任何我们想要的。我有这个想法，你画一个怪物。线条是它的骨骼和肌肉，点是它的关节，你决定这些关节如何弯曲等等。然后你制作一个神经网络/遗传算法，并学习走路和避开障碍物。我的教授说我的想法很好，并批准它。唯一的问题是，我不知道如何开始和使用什么工具。我在想Unity或虚幻引擎，但我不知道这是不是一个好主意。你对我应该使用哪种编程语言或游戏引擎有任何建议吗？我不想混淆

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使用交叉遗传算子有什么优点和缺点？

例如，我们有这样的问题：最大化函数f（X）= X^2，其中0≤X≤31 使用二进制编码，我们可以用5位表示的个体。在选择方法之后，我们找到遗传算子。对于这个问题（或任何优化问题），有什么优点和以下的缺点：高或低跨越速度使用1点交叉采用多点交叉使用均匀交叉这就是我想出迄今：高交叉率和多点交叉可以减少父母有良好的体能素质，并产生更糟糕的后代低交叉率意味着该解决方案将需要更长的时间来收

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断头台切割优化的遗传算法

我一直在重新编码，优化和解码遗传算法。我第一次尝试的是有序交叉的旅行推销员，这很有效。我发现一篇文章试图优化更复杂的基因组，同时优化2d包装问题。作者用有意义的反向波兰符号来编码问题。它使用部件和V或H作为操作者的组合。即34H5V 与具有被解析为这是我的最终布局一个堆叠元件堆栈进行解码。也就是说，直到某个点的操作员数量必须比直到同一点的部件数量少1个。作者然后说，他使用交叉混合交叉，对操作员

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用户定义的包中的VHDL语法错误用于遗传算法的RNG行号5

Library IEEE; use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL; use IEEE.STD_LOGIC_ARITH.ALL; use IEEE.STD_LOGIC_UNSIGNED.ALL; Type arr is array (1 to mut_bits) of integer; type chrom_matrix is array (1 to pop_s

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差异论文两个种基因型

的是什么与Ñ（任意> 0号）之间使用一个基因型的差异染色体与1（一）的基因，并用1（一）染色体中的基因型与Ñ（相同数字）基因？在代码： // 3 chromosomes with 1 gene each Genotype.of( DoubleChromosome.of(0,1), DoubleChromosome.of(0,1), DoubleChromosome.

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未能与实际类型'（控制器 - > IO（）） - > IO（）'预期类型'IO（）'

我是Haskell的新手，当我尝试配置我码。我明白main（）中的所有指令都需要是IO（），并且发生错误是因为我使用的函数之一（在Graphics.Gloss.Interface.IO.Animate中）没有返回IO（）。我想用光泽包显示遗传算法的结果。这里是我的代码： module Main where import Prelude as P import Control.Monad.R

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优雅的方法来防止递归中的StackOverflow

我试图端口this Genetic Algorithm, ，我做了一个递归函数从一代推进到另一代。但是，因为我是C＃中的新递归（一般情况下），当代数太多（大约4500）时，我显然遇到了StackOverflowException。为了解决这个问题，我让Generation（）返回一个bool，所以当遗传算法达到最大适应度（目标）时，它会返回true。否则它返回Generation（）。如果它即

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遗传算法 - 旅行商

我经历过去的试卷，我想了解以下问题：假设你有N个城市。从每个城市到其他任何城市都是可能的。假设你有一个表格形式的城市之间的距离的完整信息。城市号码k与城市号码l之间的距离由d（k，l）给出;例如，从第三城市到第九城市的距离由d（3,9）给出。请注意，d（k，l）= d（l，k）。旅行商需要访问所有N个城市，并希望找到连接所有城市的最短路线。使用遗传算法来解决这个问题。问题：为这个问题定义一个

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遗传算法。如何找到人口的最佳规模

如何找到最佳的人口规模。在我的任务中，每个基因都是一个位于给定范围内的int类型的值。例如：染色体由2个基因。第一基因也许包含在范围从5至15 第二基因也许包含int值从15至25 问题的int值。如何找到初始人口的大小。

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如何从真实人群中扩大样本量

假设我有200人（行）的样本及其个人信息（教育，性别，职业等）。是否有可能通过任何算法创建基于我原始样本200的人造2000样本？如果是的话，是什么和如何？遗传算法来在脑海里，