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FANN (Fast Artificial Neural Network) を調べて、シミュレーションでトラックを走り回るためのニューラル ネットワークを作成します。

固定データセットでトレーニングすることは可能ですが、これは車を運転するトレーニングには適していません。フィットネス関数を使用して NN をトレーニングしたいと考えています。これは可能ですか？

固定データセットではなくフィットネス関数を使用して NN をトレーニングするように FANN に指示することは可能ですか?

私は、遺伝的アルゴリズムを使用して時刻表をスケジュールする簡単なアプリケーションを開発中です。私はさまざまな例を見てきましたが、それらのほとんどはアルゴリズムを使用して、さまざまな世代で最初に指定されたソリューションに到達しているように見えますが、制約に基づく他のソリューションではありません。

たとえば、メインクラスでは次のようになります。

出力：

何らかの方法でフィットネス関数を宣言する必要があることを理解しています。たとえば、1 は日勤、2 は夜勤を表します。私の質問は、2 は 1 に従うことができますが、1 は 2 に従うことはできないという制約をどのように追加するのですか? 最初に指定されたソリューションを一連の制約に置き換える必要がありますか? そして、それはコードではどのように見えるでしょうか?

どんな助けでも感謝します、ありがとう!

2 次元のナップザック問題を解くための遺伝的アルゴリズムを開発しています。現在、私は 50 個の itens でテストしており、それぞれに重量、体積、および値があります。各サイクルで、(500 人の母集団のうち) 10 人の最良の個体が次のサイクルまで生き残ります。最後のテストでは、これらの 10 人が常に可能な限り最良のソリューションであり、残りの 490 人のごく一部がそのソリューションを共有しています。 . フィットネス グラフを分析すると、最適解への収束が速すぎるように思えます。ただし、アルゴリズムが適切で、テストしている問題が簡単に解決できるかどうか、または収束を強制しすぎているかどうかを判断するにはどうすればよいですか?ケース？以下フィットネスグラフ。