다음과 같이 원 포인트 크로스 오버를 구현했습니다. 크로스 오버 public void onePointCrossover(Individual indi) {
if (SGA.rand.nextDouble() < pc) {
int xoverpoint = SGA.rand.nextInt(length);
int tmp;
for
java에서 균일 한 크로스 오버를 구현하는 데 문제가 있습니다. 이것이 알고리즘입니다. // Uniform Crossover
public void UniformCrossover(Individual indi) {
if (RVGA.rand.nextDouble() < pc) {
// Put your implementation of unif
나는 BLX-alpha 크로스 오버 블렌드를 사용하는 유전 알고리즘을 연구 중이다. A : 다음과 같이 8 크로스 오버이 이루어 페이지 - 나는 서로 https://yadi.sk/i/u5nq986GuDoNm에서 나에게 매우 다른 것 같다 2 알고리즘을 발견했다. 부모 2 명 선택 : G1, G2 b. [α, 1 + α]로부터 균일하게 분포 된 난수 감마를
유전자 알고리즘에서 2 포인트 크로스 오버 연산을위한 코드를 작성하려고했습니다. 처음에는 두 개의 무작위 유전자 위치가 선택됩니다. 그 후에, 두 염색체는 genelocation1과 genelocatıon2라고 불리는 난수에 btw 위치하는 유전자를 교환합니다. for example First Gene [0.3,0.2,0.4,0,0.1,0.5,0.7]
Matlab에서 두 포인트 크로스 오버를 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 2 포인트 크로스 오버는 here으로 설명됩니다. 내 응용 프로그램에서는 어디서나 목록을 분할 할 수 없습니다. 그것들은 4 개로 그룹 지어지기 때문에리스트를 분리 할 수있는 곳 (염색체)은 4, 8, 12 등입니다 (내 응용 프로그램은 선형 유전 프로그래밍 문제이기 때문에).
나는 안드로이드 애플 리케이션에 대한 TSP 문제에 대한 작업. 나는 크로스 오버 알고리즘을 가지고 있으며 더 빠른 알고리즘을 위해 루프 수를 최소화하고 싶습니다. 어떻게 할 수 있습니까? 내가 제대로 GA 크로스 오버를 이해한다면 public static Path crossover(Path dad, Path mom) {
//Create new c
, 우리는이 문제를 가지고 은 함수 f를 최대화 (X) = X^2 우리는 5 비트를 이용하여 개인을 나타낼 수있는 바이너리 인코딩을 사용하여 0 ≤ X ≤ 31 와. 선택 방법을 거친 후 우리는 유전 연산자를 얻습니다. 멀티 포인트를 사용하여 1 포인트 크로스 오버 를 사용 높거나 낮은 크로스 오버 속도 :이 문제 (또는 최적화 문제)에 대한 , 장점과 다
유전 알고리즘을 인코딩, 최적화 및 디코딩하여 다시 살펴 보았습니다. 나의 첫번째 시도는 큰 일을했던 주문한 십자가를 지닌 여행 세일즈맨이었다. 나는 2 차원 패킹 문제를 최적화하면서 더 복잡한 게놈을 최적화하려고 시도한 기사를 발견했습니다. 저자는 의미있는 역방향 폴란드어 표기법을 사용하여 문제를 인코딩합니다. 그것은 파트와 V 또는 H 중 하나를 오퍼레
나는 MATLAB의 기본적인 유전자 알고리즘을 구현하기 위해 노력하고 있습니다. 교차 작업과 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다. 나는 그것에 대한 자료를 읽고 있었고 나는 항상 두 명의 부모가 교차 작업을 위해 선택되었다는 것을 발견했다. 부모 수가 홀수 인 경우 어떻게됩니까? 한다고 가정 내가 부모 A, 부모 B & 부모 C를 가지고 있고 심지어 그때 나