問題タブ [crossover]

私は現在、基本的なセル オートマトンと遺伝的アルゴリズムを使用してダンジョンのようなマップを作成するプロジェクトに取り組んでいます。現在、出力が DEAD または ALIVE (1 または 0) の 2 つの状態しかない場合、クロスオーバーがどのように機能するかを正確に理解するのに非常に苦労しています。

私は概念的にクロスオーバーを理解しています.2人の適合メンバーを見つけて、遺伝物質を交換し、うまくいけばより適合した子孫を生み出します. また、これは通常、ビット文字列で k 点クロスオーバーを実行することによって行われることも理解しています (ただし、実数でも実行できます)。

しかし、Dead/Alive セルをビットにエンコードして交差させても、結果はどうなるでしょうか。セルはデッドまたはアライブのみです。クロスオーバーは、この範囲外のランダムな値を与えてくれますよね? また、浮動小数点数を扱ったとしても、結局 1 または 0 になってしまうのではないでしょうか? その場合、Dead セルを Alive セルに、またはその逆にランダムに変異させた方がよいようです。

このトピックに関するいくつかの論文を読みましたが、この特定の問題を説明しているようには見えません (とにかく、私が理解できる言語で)。直感的に、NEIGHBORHOODS のセルでクロスオーバーを実行できるのではないかと考えたので、2 つの適切な近隣を見つけて、メンバーを交換します (たとえば、近隣 A はその近隣の 4 つを近隣 B に渡します)。しかし、私はこの考えをどこにも見たことがなく、根本的に間違っているに違いないと思います。

どんな助けでも大歓迎です、私は本当にこれにこだわっています。

「複数のセールスマン」を使用して TSP 問題の変形を解決しようとしています。一連のnウェイポイントとmドローンがあり、ドローン間のウェイポイント数のバランスを取り、許容可能な最短移動時間を返す結果を生成したいと考えています。 . 現時点では, 最適な解決策を見つけることについてあまり心配していません. この時点で機能するものが欲しいだけです. 問題を従来の TSP 実行に何度も蒸留しました. 私の例はシリーズの場合です.ウェイポイントの数:

0 == 11始点と終点はどこですか。ドローンが 4 つあるとします。次のようなものを生成したいとします。

ただし、クロスオーバー関数で一貫した出力を生成するのに苦労しています。私の現在の機能は次のようになります。

以前の実行からのサンプル出力は、次を返します。

残念ながら、これは私の次の世代の新しい子供たちを意味します. そして、正しい出力を得るのはランダムなようです。たとえば、ある世代では、40 人の正しい子供と 60 人の中間点が欠落している子供を持つ母集団サイズがありましたが、場合によっては、より正しい子供がいたこともあります。ヒントやヘルプをいただければ幸いです。

差分進化を使って巡回セールスマン問題を解こうとしています。たとえば、ベクトルがある場合:

クロスオーバーとミューテーションを作成するにはどうすればよいですか? a+Fx(bc) のようなものを見ましたが、これの使い方がわかりません。

私は初心者なので、現在Rコーディングに苦労しています。Rが出力に表示するすべてのメッセージを非表示にする方法があれば、誰かが私を助けてくれますか? シミュレーションで 2000 を実行する必要があり、出力にメッセージが表示され続け、必要な最終出力が得られるまで非常に長い時間がかかるためです。

REML法を使用して複製クロスオーバー設計のモデルを適合させる方法に苦労しています。FDA によって提案されたモデルは上記のとおりであり、誰かがそれを R コーディングにコーディングする方法を手伝ってもらえますか? これは私のコーディングですが、正しいか間違っているのでしょうか?