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8つの入力パラメータ/変数/寸法/条件で最大化したい式があります。以下の例では、2部構成の式に簡略化しました。情報hereに基づいて、nsga2を呼び出すmcoパッケージを使用しています。ここではセットアップです：必要に応じて #calculate an s curve for advertising1 Index = (0:250) advertising1.sAlpha = .953

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微分進化アルゴリズムを使用して最良のパラメータを選択する方法

クラスiの割り当てには4つの10次元関数を最適化する必要があります。それを周りに再生することによって、特にあなたのクロスオーバー率が高いとあなたのFを0.5を選ぶときにうまくいくように思えました。ただし、10次元の勝浦関数では、私の微分アルゴリズムは失敗するようです。私はたくさんのパラメータを試しましたが、10のうち0.01を得ています。差分進化は特定の目的関数では機能しませんか？私もこの問題

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Pythonのdeapパッケージのさまざまな範囲の乱数リストを作成するにはどうすればいいですか？

私はPythonでDEAPパッケージを使用して、Geneticに固有の進化アルゴリズムを使用して最適化プログラムを作成します。私はPythonでリストタイプを使用して染色体を作成する必要があります。この染色体は異なる範囲の5つの浮遊遺伝子（対立遺伝子）を有するべきである。私の主な問題は、そのような染色体を作り出すことです。しかし、このためにdeapパッケージのtools.initRepeat関

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Matlabの+ GA：模擬バイナリクロス（SBX）は、所望の子孫の分布

を生成することはできませんSBXの子孫分布は2次元ベクトルのために、以下の形状を有していなければならないことを、いくつかの参考文献に私を見つけた： enter image description here しかし、私の実装が異なりますその形状から：ここで par1 = [.2; .2]; par2 = [.8; .8]; eta = 15; child1 = zeros(2,1); chi

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進化的最適化アルゴリズム

以下の目的関数max f = profit(x,y) - expense(x,y) subject to: 0<= x, y <=1を強度パレート進化アルゴリズム（SPEA2）を使用して最適化したいと考えています。目的関数は非線形であり、決定変数の凸関数または凹関数ではない。目的関数をmaximize profit(x,y)とminimize expense(x,y)の2つに分割し、最後に組み合わ

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強度パレート進化アルゴリズム（SPEA 3）

私は、進化アルゴリズム、特にSPEA-IIを使用した最適化に取り組んでいます。 SPEA-IIIという名前のアルゴリズムがあれば私は興味がありました。私はグーグルで試しましたが、私はreference search directionを使ってSPEA-IIの提案された修正を見つけることしかできませんでした。 NSGA-IIIの場合はSPEA-IIIと同じですが、これはNSGA-IIとの唯一の違いで

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多目的アルゴリズムを用いた単一目的最適化の解法

多目的最適化問題を解くために多目的進化アルゴリズムを使いたい。それは技術的に正しいのですか？

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進化的アルゴリズムが改善されていない

週末には、進化的アルゴリズムを使用して改善されたニューラルネットワークを構築しようとしました。私はopenai（https://www.openai.com/）のカートン環境で5000世代借りて行ったが、それは本当にうまくいっていない。ニューラルネットワークは4入力、3単位の1隠れ層、1出力を持ち、ネットワークは活性化関数としてtanHを使用します。世代ごとに100人がおり、そのうち5人が次世代を

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Matlab分類の進化的アルゴリズム

私はバイナリ分類の問題があります。私は、その関数に任意の進化アルゴリズム（ga、pso、...）を使用するためのオプションを持つ分類のためのMatlab標準関数を使いたいだけです。進化的アルゴリズムで調整できるMatlab関数はありますか？ベスト。

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pysparkを使用して進化的アルゴリズムを実行する方法

sparkのpysparkを使用してGA、PSOなどの進化的アルゴリズムを実行したい。Deap pythonライブラリを使用してMLLibを使用してこれを行う方法。同じタスクを実行できる他のライブラリがあります。