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Quais critérios e quantos descendentes devem ser mortos. Quantos pais e descendentes devem depender do número de parâmetros otimizados, e a partir de que época o incesto pode ser permitido. Em geral, não está muito claro qual é o princípio para matar os pais. Infelizmente, seu trabalho não é muito adequado para meus propósitos, mas, portanto, muito obrigado com um pincel.
Não é preciso matar ninguém. Isso pode funcionar até mesmo com um cromossomo (cruzamento com ele mesmo). Assim, em média, 50 cromossomos são suficientes para todos os fins.
Você simplesmente não entende o algoritmo.
O algoritmo é universal, adequado para qualquer finalidade, por isso é chamado de UGA. Há apenas algumas tarefas que podem ser resolvidas mais rapidamente de outras maneiras.
1. Dê-me uma dica, por favor....
2. por qual critério e quantos descendentes matar.
3. Quantos pais e descendentes devem depender do número de parâmetros a serem otimizados.
4. A partir de qual época o incesto pode ser permitido.
5. Em geral, não está muito claro em que princípio matar os pais.
6. Infelizmente, seu trabalho não é muito adequado para meus propósitos, mas muito obrigado com um pincel.
1. Não estou muito claro sobre o objetivo de sua postagem. Se precisar de orientação sobre a implementação de seu algoritmo, precisará de detalhes, um conceito geral, por assim dizer, para que haja algo a ser discutido.
Se as perguntas forem sobre o algoritmo descrito no artigo, consulte 2, 3, 4, 5, 5. 2, 3, 4, 5, 6.
2. Os descendentes não são eliminados. As duplicatas dos pais e de seus descendentes são eliminadas.
3. 50 indivíduos na maior parte da população é o significado mais comumente usado.
4. O cruzamento "consigo mesmo" não é permitido. Mas se for muito necessário (a população está "morrendo"), é possível. Se for necessário (a população está "morrendo"), é possível.
5. Os pais não são "mortos" aleatoriamente ou sob algumas condições, mas são substituídos pela prole (exatamente metade da população é substituída pela prole - se, é claro, a população estiver cheia).
6. Se o problema for muito "específico", talvez (se for possível) tente encontrar uma solução analítica primeiro.
Obrigado por sua pronta resposta. Preciso de genética para vários experimentos. Sua biblioteka, ao que me parece, não é muito conveniente para uso, por isso estou escrevendo a minha própria. Infelizmente, na rede, o algoritmo inteiro é mal descrito, principalmente os determinantes do GA. Se você fornecer um link para a descrição (em russo), ficarei muito grato. A seguir, descreverei como vejo tudo isso, se não for difícil de corrigir.
1 Criar aleatoriamente indivíduos parentais, não menos que 50.
2 Gerar a partir deles, por meio de cruzamentos e mutações, uma colônia de descendentes com número não inferior a ...... Em nenhum lugar encontrei uma descrição.
3 Procurando por duplicatas, o parental é removido.
5 Se necessário, complete as colônias de descendentes e pais. Os pais são criados aleatoriamente, os descendentes naturalmente.
4 Passe todos eles pelo FF. O FF é colocado fora do GA.
5 Classificamos todos eles. O melhor deles recebe o status de Rambo. Quanto mais alta a classificação, maior a probabilidade de se tornar um pai.
6 Dividimos toda a multidão de indivíduos em fortes e fracos, e os fortes serão pais na próxima etapa.
7 Corte uma parte da colônia pela prole (a mais inadequada). Com uma pequena probabilidade, cortamos uma parte da colônia de pais, como a morte acidental, e o Rambo não está sujeito à purga de estrutura.
8 Este é o fim da era.
9 Se durante .... (especificar) um mesmo indivíduo tiver a bandeira Rambo - os cálculos terminam com a convergência do GA, caso contrário, vá para o ponto 3.
....
Escrevi meu GA com muito esforço. Mas ele fica preso em extremos locais. Você pode me dar algumas recomendações gerais sobre como evitar isso?
Não é um contágio, é uma mágica especial, "genética". :)
Que função você usa como FF?
Recomendo testar, calibrar e depurar seu algoritmo de otimização em funções especialmente projetadas para essa finalidade.
Desculpe-me pela intromissão, mas essa é uma questão de princípio. Peguei um exemplo de seu artigo e escrevi um script para verificá-lo. A resposta não coincide com o exemplo. A resposta não coincide com o exemplo, ou os esquis não estão se deslocando ou o problema está no estofamento entre a cadeira e o teclado. Se não for difícil cutucar como um gatinho, no segundo dia não consigo encontrar o erro. Atenciosamente
Desculpe-me pela intromissão, mas essa é uma questão de princípio. Peguei um exemplo de seu artigo e escrevi um script para verificá-lo. A resposta não coincide com o exemplo. A resposta não coincide com o exemplo, ou os esquis não estão se deslocando ou o problema está no estofamento entre a cadeira e o teclado. Se não for difícil cutucar como um gatinho, no segundo dia não consigo encontrar o erro. Atenciosamente
Se não houver confiança no próprio FF, no sentido de que você não tem certeza de que seus extremos são tais, você pode executar a função em um testador, o testador GA nesse sentido é muito bom e encontra uma solução bastante precisa, mas somente com um pequeno número de parâmetros (1,2).
Em geral, deve-se entender que o AG não encontra uma solução exata, mas uma solução robusta. Ou seja, uma solução que é muito boa em comparação com o campo de soluções possíveis.
Desculpe-me pela intromissão, mas essa é uma questão de princípio. Peguei um exemplo de seu artigo e escrevi um script para verificá-lo. A resposta não coincide com o exemplo. A resposta não coincide com o exemplo, ou os esquis não estão se deslocando ou o problema está no estofamento entre a cadeira e o teclado. Se não for difícil cutucar como um gatinho, no segundo dia não consigo encontrar o erro. Meus cumprimentos.