Discusión sobre el artículo "Algoritmos Genéticos: ¡Es fácil!" - página 11

[Serj]

ivandurak:
Qué criterios y cuántos descendientes deben matarse . Cuantos progenitores y descendientes debe haber dependiendo del numero de parametros optimizados . a partir de que epoca se puede permitir el incesto . En general no esta muy claro en que principio hay que matar a los padres . solo que desgraciadamente su labor no es muy adecuada para mis fines , pero por eso muchas gracias con un pincel .

Usted no tiene que matar a nadie . Puede funcionar incluso con un cromosoma (cruzarse consigo mismo). Y así en promedio 50 cromosomas son suficientes para todos los propósitos.

Simplemente no entiendes el algoritmo.

El algoritmo es universal, apto para cualquier propósito, por eso se llama UGA. Sólo hay algunas tareas que se pueden resolver más rápido de otras maneras.

[Andrey Dik]

ivandurak:

1. Dame una pista plz....

2. con que criterio y cuantos descendientes matar .

3. Cuantos padres y descendientes deben ser dependiendo del número de parámetros a optimizar .

4. A partir de que época se puede permitir el incesto .

5. En general no está muy claro en qué principio matar a los padres .

6. Sólo por desgracia su trabajo no es muy adecuado para mis propósitos , pero muchas gracias con un cepillo .

1. No estoy muy claro sobre el propósito de su puesto. Si necesita asesoramiento sobre la aplicación de su algoritmo, que necesita detalles, un concepto general, por así decirlo, de modo que habría algo que discutir.

Si las preguntas son sobre el algoritmo descrito en el artículo, vea 2, 3, 4, 5, 5. 2, 3, 4, 5, 6.

2. Los descendientes no se matan. Se matan los duplicados de los padres y sus descendientes.

3. 50 individuos en el grueso de la población es la acepción más utilizada.

4. El mestizaje "consigo mismo" no está permitido. Pero si es muy necesario (la población se está "extinguiendo"), es posible. :) se realizan varios intentos para encontrar una "pareja" adecuada.

5. Los padres no son "matados" al azar o bajo algunas condiciones, sino que son reemplazados por descendientes (exactamente la mitad de la población es reemplazada por descendientes - si, por supuesto, la población está llena).

6. Si el problema es muy "específico", quizás (si es posible) intente encontrar primero una solución analítica.

[Alexey]

Gracias por su pronta respuesta. Necesito genética para varios experimentos. Su biblioteka como me parece no es muy conveniente en uso, así que estoy escribiendo mi propia. Por desgracia, en la red mal descrito todo el algoritmo principalmente sólo GA determinantes, si usted da un enlace a la descripción (en ruso) voy a estar muy agradecido. A continuación voy a describir cómo lo veo todo, si no es difícil de corregir .

1 Crear al azar los individuos parentales, no menos de 50.

2 Generar a partir de ellos por mestizaje y mutaciones colonia de descendencia número no inferior a ..... ninguna parte encontró una descripción.

3 Buscando duplicados, se elimina el parental.

5 Si es necesario, completa colonias de descendientes y padres. Los padres se crean al azar descendientes naturalmente .

4 Ejecutar todos ellos a través de la FF. La FF se coloca fuera del AG.

5 Los clasificamos a todos. Al mejor se le da el estatus de Rambo. Cuanto mas alto sea el ranking mas probabilidades tendra de convertirse en padre.

6 Dividimos toda la multitud de individuos en fuertes y débiles .Los fuertes serán padres en el siguiente paso.

7 Recortar una parte de la colonia por la descendencia (los menos aptos). Con una pequeña probabilidad cortamos una parte de la colonia de padres .Bien como muerte accidental .Rambo no esta sujeto a purga de cuadros

8 Este es el final de la era.

9 Si durante .... (especificar ) uno y el mismo individuo tiene la bandera Rambo - los cálculos terminan GA convergió, de lo contrario ir al punto 3.

[Andrey Dik]

ivandurak:
....

Lo siento, pero me da la impresión de que necesitas releer el artículo de nuevo.

[Alexey]

Escribí mi GA con mucho esfuerzo. Pero se atasca en extremos locales. ¿Tiene alguna recomendación general sobre cómo evitarlo?

[Andrey Dik]

ivandurak:
Escribí mi GA con mucho esfuerzo. Pero se atasca en extremos locales. ¿Puede darme algunas recomendaciones generales sobre cómo evitarlo?

No es un contagio, es una magia especial, "genética". :)

¿Qué función utilizas como FF?

Te recomiendo que pruebes, calibres y depures tu algoritmo de optimización en funciones especialmente diseñadas para ello.

[Alexey]

Perdone mi intromisión, pero se trata de una cuestión de principios. Tomé un ejemplo de tu artículo y escribí un script para comprobarlo. La respuesta no coincide con el ejemplo, o los esquís no viajan o el problema está en el acolchado entre la silla y el teclado. Si no es difícil pinchar como un gatito, al segundo día no encuentro el error. Saludos

void OnStart()
  {
   double y,x1,x2 ;
   x1=-3.315699;
   x2=-3.072485;
   y=pow((cos(2-pow(x1,2))-1.1),2)+pow((sin(0.5-x1)-1.2),2)-pow((cos(2-pow(x2,2))-1.1),2)+pow((sin(0.5-x2)-1.2),2);
   Print("La solución 1 es probablemente la correcta = ",y) ;
//-------------------------------------------------------------------
   x1=2.252170;
   x2=-4.5171187;
   y=pow((cos(2-pow(x1,2))-1.1),2)+pow((sin(0.5-x1)-1.2),2)-pow((cos(2-pow(x2,2))-1.1),2)+pow((sin(0.5-x2)-1.2),2);
   Print("La solución 2 es mía = ",y) ;
  }

[Serj]

ivandurak:
Perdone mi intromisión, pero se trata de una cuestión de principios. Tomé un ejemplo de tu artículo y escribí un script para comprobarlo. La respuesta no coincide con el ejemplo, o los esquís no viajan o el problema está en el acolchado entre la silla y el teclado. Si no es difícil pinchar como un gatito, al segundo día no encuentro el error. Saludos

Exacto, hay que cambiar la junta. Perdon.

[Mykola Demko]

ivandurak:
Perdone mi intromisión, pero se trata de una cuestión de principios. Tomé un ejemplo de tu artículo y escribí un script para comprobarlo. La respuesta no coincide con el ejemplo, o los esquís no viajan o el problema está en el acolchado entre la silla y el teclado. Si no es difícil pinchar como un gatito, al segundo día no encuentro el error. Atentamente

Si no hay confianza en la propia FF, en el sentido de que no está seguro de que sus extremos son tales, puede ejecutar la función en un probador, GA probador en este sentido es bastante bueno, y encuentra una solución bastante precisa, pero sólo con un pequeño número de parámetros (1,2).

En general, debe entenderse que el AG no encuentra una solución exacta, sino una solución robusta. Es decir, una solución que es bastante buena en comparación con el campo de soluciones posibles.

[Andrey Dik]

ivandurak:
Perdone mi intromisión, pero se trata de una cuestión de principios. Tomé un ejemplo de tu artículo y escribí un script para comprobarlo. La respuesta no coincide con el ejemplo, o los esquís no viajan o el problema está en el acolchado entre la silla y el teclado. Si no es difícil pinchar como un gatito, al segundo día no encuentro el error. Saludos.

void OnStart()
  {
   double y,x1,x2 ;
   x1=-3.315699;
   x2=-3.072485;
   //y=pow((cos(2.0-pow(x1,2.0))-1.1),2.0)+pow((sin(0.5-x1)-1.2),2.0)-
   //  pow((cos(2.0-pow(x2,2.0))-1.1),2.0)+pow((sin(0.5-x2)-1.2),2.0);
   y=  pow(cos((double)(2*x1*x1))-0.11 e1, 0.2 e1)+pow(sin(0.5 e0*(double)x1)-0.12 e1,0.2 e1) - 
       pow(cos((double)(2*x2*x2))-0.11 e1, 0.2 e1)+pow(sin(0.5 e0*(double)x2)-0.12 e1,0.2 e1);
   Print("La solución 1 es correcta = ",y) ;
   //-------------------------------------------------------------------
   x1=2.252170;
   x2=-4.5171187;
   //y=pow((cos(2.0-pow(x1,2.0))-1.1),2.0)+pow((sin(0.5-x1)-1.2),2.0)-
   //  pow((cos(2.0-pow(x2,2.0))-1.1),2.0)+pow((sin(0.5-x2)-1.2),2.0);
   y=  pow(cos((double)(2*x1*x1))-0.11 e1, 0.2 e1)+pow(sin(0.5 e0*(double)x1)-0.12 e1,0.2 e1) - 
       pow(cos((double)(2*x2*x2))-0.11 e1, 0.2 e1)+pow(sin(0.5 e0*(double)x2)-0.12 e1,0.2 e1);
   Print("Decisión 2. Equivocado = ",y) ;
  }

Por alguna razón tengo una coincidencia. Probablemente porque he utilizado la función como en el artículo.