genetic-programming

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sklearn.linear_model.LogisticRegression.fit（）总是在认为

在我的节目，我用sklearn.linear_model.LogisticRegression一个点，有时它只是不断思考/运行，它不往前走。这取决于它获得的数据。一些示例数据，它不按我想要的方式工作： from sklearn.linear_model import LogisticRegression from numpy import array x = LogisticRegressi

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用DEAP解决TSP问题 - 如何解冻首先和最后一个城镇？

我有大量的数据可能与机票价格 CITY_ORIGIN, CITY_DESTINATION, PRICE 我要解决寻找开始在CITY_START在CITY_END结束，并从CITIES_THROUGH阵去，通过最大N城市最廉价的一趟的TSP问题。我想用DEAP python lib使用TSP example代码来解决这个任务。如何冻结DEAP TSP例子中的第一个和最后一个城镇？ f.e.

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C函数返回指向垃圾内存的指针

我正在编写一个程序，给定一组输入和输出，计算出公式是什么。程序工作的方式是通过随机生成二叉树并通过遗传算法来确定哪一个是最好的。我写的所有功能都是单独编写的，但有一两个没有。在我使用两个结构，一个在二叉树中的节点和其他跟踪每个树是如何准确给出的数据（其健身）程序： struct node { char value; struct node *left, *right; }

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在Clojure中评估AST（抽象语法树）

如何评估AST具有更好的性能？目前我们创建AST作为树，其中叶节点（终端）是一个参数的函数 - 关键字及其值的映射。终端用关键字表示，功能（非终端）可以是用户（或clojure）定义的功能。生成AST的 (defn full-growth "Creates individual by full growth method: root and intermediate nodes are

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.Net中的遗传算法 - 可变染色体 - 异形飞船场景

我想实现编写程序的遗传算法，试图解决特定的问题。 '程序'不过是一个函数列表，将由一个健身函数进行评估，所以我可以知道什么是最好的'程序'。这个序列对我来说并不会改变，不会影响健身评估。的大收获，我试图弄清楚的是，被调用函数列表应该是可变的，像可变cromossomes号。我有需要调用的函数，带有可变参数，还有可调用函数COULD（可选），以及可变参数。我已经找到那些伟大的GA框架，但是我真

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如何用数组中的随机键替换字符串的随机部分？

下面的代码是从字符串中替换随机字符，我试图使它从字数组中替换字符串的部分。 genetic.mutate = function(entity) { function replaceAt(str, index, character) { return str.substr(0, index) + character + str.substr(index+character.le

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比较遗传程序设计性能

我已经运行了一个基因程序在数据集上的30 * 7运行，现在我想比较一下这个结果。每个程序运行了200代我收集了每一代的数据，但我想比较的是30次运行的最佳测试健身状况以及来自每个设置的所有其他30次运行的最佳测试健身状况，以检查是否存在不同参数的结果。由于事物的性质，分布并不正常，所以我在考虑对7个数据列（每列有30个样本）进行Kruskal Wallis检验。你们认为什么？感谢豪尔赫

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如何计算神经网络的输出？

我刚开始学习一个星期前的ANN，没有经典的训练。只是通过观看视频和阅读博客/白皮书，我已经得到了很多。我对ANN的最终输出有疑问。举例说，我正在构建一个带有两个输入节点的XOR，一个隐藏层中有3个节点，输出层中有一个节点。 A 2 x 3 x 1. 首先我想确保我有正确的第一部分。因此，每个节点都有一个与隐藏层中每个节点相关的权重，如果隐藏层中有5个节点，则输入节点会计算它的输入并将其乘以与

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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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使用遗传算法寻找函数的最小值

我正在研究遗传算法项目。我需要使用基本遗传算法来查找Rastrigin函数或Easom函数（对于y = 0）的最大值/最小值。