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3 つの非線形連立方程式を解く必要があります

、y1、およびは既知であり、見つけることをy2目指しています... 。遺伝的アルゴリズムを使用してこれを行う必要があります。誰か私に codz を提供してくれませんか。y3tir1r2r6

私はこのようなDataTableを持っています、

データをこの形式に変換するための高速ロジックが必要です

サンプルコードを見つけるのを手伝ってください。アドバイスをいただければ幸いです。

ありがとう

私は操作を実行しています。CalculateSomeData と呼びましょう。CalculateSomeData は、1..x の番号が付けられた連続する「世代」で動作します。実行全体の世代数は、CalculateSomeData への入力パラメーターによって固定され、先験的に知られています。1 つの世代が完了するまでに 30 分から 2 時間かかります。その変動性の一部は入力パラメータによるものであり、制御することはできません。ただし、その変動の一部は、ハードウェアの容量、他のプロセスからの CPU 負荷、ネットワーク帯域幅の負荷などによるものです。世代ごとに制御できるパラメーターの 1 つは、CalculateSomeData が使用するスレッドの数です。現在、それは修正されており、最適ではない可能性があります。私' 各世代にかかる時間を追跡し、スレッドの数を微調整して、連続する各世代が前の世代の計算時間を改善する (時間を最小化する) アルゴリズムを用意したいと考えています。どのようなアプローチを使用する必要がありますか? 遺伝的アルゴリズムはどの程度適用可能ですか? 直感的には、この範囲はかなり狭くなることがわかります。おそらく、デュアル クアッド コア プロセッサ マシンでは 1 ～ 16 スレッドです。

ポインタ、疑似コードなどは大歓迎です。

私は大学のプロジェクトを選択中です。そして、遺伝的アルゴリズムとコンピュータ セキュリティを組み合わせることに非常に興味があります。

したがって、私の質問は、コンピュータ セキュリティのあらゆる面でGA を使用することは可能ですか? 例えば？. 私は、脅威を自己保護/抑制することができる進化的なファイアウォール/アンチウイルスのようなものを考えていました. そのようなことはもっともらしいですか？

ご意見、アドバイス、コメント、本当にありがとうございます。

遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミングの違いについて簡単に説明したいと思います (プログラミングの専門用語はあまり使わずに)。例も高く評価されます。

どうやら、遺伝的プログラミングでは、ソリューションはコンピュータープログラムです。一方、遺伝的アルゴリズムは解を一連の数値として表します。他に違いはありますか？

私はここで研究のためにGAを少し掘り下げ始めましたが、クロスオーバー世代のブレークポイントに対する答えを見つけることができないようです。たとえば、私が両親から始める場合：
Father = [A,B,B,A,C]
Mother = [D,D,B,A,A]

考えられるすべての組み合わせが使い果たされたことを証明するために、どの時点で合法的に子の生産を停止できますか？次のようにコーディングします。

void reproduce(String[] father, String[] mother) {
double choice = Math.random() * 100;
if((int) choice % 10 < 2){
//start at father[1] and swap.
//Continue for other choices

これは、私が利用しているロジックに関する小さな部分です。だから私の質問は戻ってきます、どうすれば子供を作るのをやめるかを合法的に決定できますか？それとも、これは単なる数学の問題であり、まっすぐな順列ジェネレーターを見て、今のところGAを無視する必要がありますか？

遺伝的アルゴリズムを適用した下水道システム レイアウトの最適化モデルの確立を手伝ってもらえますか

私は遺伝的アルゴリズムを使用して問題を解決しようとしています。

問題は、関数を最適化する整数値と実数値のセットを見つけることです。

バイナリ文字列を使用して問題を表現する必要があります（バイナリ文字列の染色体に適用すると、クロスオーバー/突然変異などの概念をよりよく理解しているためです）。

候補解Sは、集合{I1、I2、... IN、R1、R2、RM}になります。

ここで、I変数は整数で、R変数は浮動小数点数です。

候補解Sを2進文字列に変換できるようにしたいのですが、浮動小数点数をエンコードする方法がわかりません。

セットSを染色体にエンコードする方法について何かアイデアはありますか？

解決策は言語に依存しないことになっていますが、私の好みの言語の選択（この特定のタスクの好みの降順）は次のとおりです。

Python、C ++、C

ところで、私はPyevolveを使用して問題をコーディングしています

遺伝的アルゴリズムに関する期間プロジェクトを行う必要があり、一人称シューティング ボットの特性 (つまり、使用する武器など) を調整するというアイデアがありました。たとえば、最初の 10 ビットが武器 1 を選択する確率を表し、次の 10 ビットが武器 2 を選択する確率を表すというように、文字列の形式で特性を表します。このようにして最適な文字列を取得し、それを把握することができます。私が使用すべき最適な武器セットは何ですか。

私が直面している明らかな問題は、フィットネス値を見つける方法です。私の考えでは、文字列の適合度を見つけたい場合は、ボットに対応する武器を使用させ、それに対してゲームをプレイさせ、ボットの最終スコアを適合度として使用するというものです。問題は、大量のゲームをプレイする必要があることです。

私ができるシミュレーションのようなものはありますか？たとえば、ボットの特性 (例: 武器など) をフィードして、対応するフィットネス値を返す関数 f を取得できますか? オープンソースの FPS ゲームはそのようなライブラリを提供していますか?

もう 1 つのオプションは、ゲームのソース コードを調べてから、さまざまなシナリオをシミュレートし、各シナリオのスコアを記録し続けることです。これは短い (1 か月) プロジェクトであるため、ゲームのソースに入るという複雑さは避けたいと思います。

ありがとう。

約11の方程式と21の変数を使用して、連立方程式システム（回帰）を推定する必要があります。

計量経済学で2SLS法で推定しましたが、遺伝的アルゴリズムで推定したいと思います。誰かが私に始める方法を手伝ってもらえますか？これに関連する論文（GAとの連立方程式の推定）はありますか？私の適応度関数はどうあるべきか知っていますか？

助けてくれてありがとう。