genetic-programming

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    に異なるリストから項目を選択し組み合わせる [[[0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1], [1], [0]], [[0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1], [3], [1]], [[0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1],

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    私はCITIES_THROUGH配列から最大N都市を、CITY_ENDで終わると行くCITY_STARTで始まる最も安い旅行を見つけるのTSPの問題を解決したい便の価格 CITY_ORIGIN, CITY_DESTINATION, PRICE を持つ大規模なデータセットを持っています。 私はTSP exampleコードを使用してDEAP python libでこのタスクを解決しようとしています

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    私は、入力と出力のセットが与えられると、方程式が何であるか把握するプログラムを書いています。プログラムの仕組みは、無作為にバイナリツリーを生成し、それを遺伝的アルゴリズムに入れて、どれが最良かを調べることです。 私が書いたすべての機能は個別に動作しますが、1つまたは2つはありません。 struct node { char value; struct node *left, *r

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    私は以下の 'ツリーサイザー'を実装しましたが、特定の条件下で失敗しました。例4はサイズ4を返すときにサイズ2を返します。私はこれを何度も書きましたが、役に立たない、それは失敗し続けます。事前のおかげで JC def getRPNdepth(expression): treesize=0 maxtreesize=treesize mintreesize=treesiz

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    私はコンソール入力で与えられた単語を見つける遺伝的アルゴリズムを作ろうとしています。しかし、完全な遺伝的アルゴリズムを実行することに成功したかどうかはわかりません。ここ はコードです: main.py: from population import Population target = input() maxPop = 10 mutation = 100 print("\n\n\n"

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    遺伝的アルゴリズムを使用してタイムテーブルの問題を設計する必要があります。問題のパラメータは以下のとおりです。 教師:8 件名:16 クラスの部屋:4 日:5つの スロット:5 染色体構造は何をすべきですか?

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    私は楽しいために "遺伝的プログラミングのフィールドガイド"と呼ばれるこの本を勉強しています。この本は私にはPythonのオブジェクトのように見える数学構造を使用しています。そこで私は、キーや子オブジェクトの名前を事前に知らなくても、Pythonのオブジェクトをどのように反復処理するかを考えようとしています。 は、ここで私はPythonのオブジェクトに再作成しようとしてるの本からの写真です:今 、

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    無限の猿の定理(https://en.wikipedia.org/wiki/Infinite_monkey_theorem)のようなものをシミュレートするために、ランダムな文字の集団を生成し、最終的には入力された文字列に着地するJavaプログラムを作成しようとしています。私が抱えている問題は、私がそれをテストしているので、開始人口のすべてが0のフィットネスレベルを持つので、何も自然選択プロセス中に

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    データセットで30×7回の遺伝子プログラムを実行し、7つの異なるパラメータ設定を30回実行しました。結果を比較したいと思います。 各プログラムは200世代実行されました 私はすべての世代のデータを収集しましたが、私が比較したいと思っていたのは、異なるパラメータの結果。 物の性質上、分布は普通ではないので、私は、7つのデータ列(30列の各列)でKruskal Wallisテストを実行することを考えて

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    私の入力は次のようになり、遺伝的データである:/ A(あなたが単一の値を持っている場合は、私たちのすべてが「/」なし2つの対立遺伝子(ママとパパを)持っているので、遺伝学に深く得ることなく SNP VALUE rs123456 A/G rs345353 del/CTT rs343524 T rs243224 T/del .... 両方の対立遺伝子が同じであることを意味するC/G/T