genetic-programming

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    由于我是python编程的新手,我很难编写python程序。我正在计算一个长列表中的三个数字和制表符的七个对象(?)。然后我需要找到哪一组数字(三位数的倍数)在列表中具有最大数量。这些数字由一个制表符分隔,并且这组数字是七位数字。例如: ['128','130','140','145','','','','283','379','','','','','','175','183','187',''

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    我对我的一个研究项目使用DEAP的implementation of genetic programming。 我想创建一个工作在大熊猫DataFrame上的GP:每个原语都是一个自定义函数,它将DataFrame作为输入并返回一个DataFrame作为输出。同样,终端可以是全1或全0的DataFrame。 的原语中的一个的一个简单的例子可以是(注意,这是伪-ISH): def add_5(inp

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    如果我错了,请纠正我,但我的理解是交叉往往会导致局部最优,而突变会增加搜索的随机游走,因此倾向于帮助逃避局部最优倾向。我通过阅读以下内容获得了这种见解:Introduction to Genetic Algorithms和Wikipedia's article on Genetic Operators。 我的问题是,什么是最好或最理想的方式来挑选哪些人通过交叉和哪些经历了突变?这是否有一个经验法则

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    在遗传规划(GP)中,当使用岛屿模型时,这是否意味着它将划分岛屿之间的人口规模? 例如,如果在参数文件中,我们有 pop.subpop.0.size = 4000 ,我们有4个岛屿,这是否意味着每个岛屿都会有大小1000的人口?如果我们把这一行代码放在每个岛的参数文件中怎么办?每个岛屿可能有不同的人口规模? 我使用Java和ECJ package实现在GP岛模型。

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    我想知道是否有任何教程可以帮助我开始使用JGAP解决和发展分类问题。 例子我想解决this dataset

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    我目前在遗传编程方面做了一些研究,并且我没有访问多台计算机(还),因此我可以执行聚合计算。目前,我的家用台式机上的研究只需要大约1.5小时,所以它不是难以忍受的,但随着分析变得更加先进,我预计数据的大小会有显着增加。 有什么方法可以优化Java在这些条件下处理器的使用?

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    例如,0 < = x < = 31,二进制形式31的长度是5,因为31 = 11111在基数2中。 然而,如何处理,比如说,0 < = x < = 25 if我保留长度5,可能会生成11110(30)等数字,超过11001(25)。 我想知道是否有映射可以解决这个问题。 非常感谢!

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    首先感谢抱歉,如果问题是基本的,但我不是C++专家。 我调查的Java遗传算法和我来到这个链接,其中包含有趣的信息:http://web.archive.org/web/20100216182958/http://fog.neopages.org/helloworldgeneticalgorithms.php 不过,我很不容明白这是什么方法做: int fitness(bool* chromoso

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    我试图扩展TinyGP软件的功能集,以包含非线性函数,如sin,cos和tan。 问题是,树的打印是通过递归完成的,打印个人,然后是函数(+, - ,*,/),然后是另一个人。所以结果就像(X2 * 2.365789)。但是,sin只有一个参数sin(x)。如何更新打印方法? 打印方法的源代码概述如下。 int print_indiv(char []buffer, int buffercounte

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    我的比赛选择的理解是: 对于给定的比赛规模,吨,随机从种群中选择吨个人,并确定比赛的赢家与最大个人适应度函数值。 我的问题是: 是否有“二进制锦标赛选择”和“锦标赛选择”之间的差异,或者是他们互换的术语?