問題タブ [genetic-algorithm]

私がこの質問をしているのは、明確な答えを与えることができるよく読まれた CS タイプがここにたくさんいることを知っているからです。

自分でコードを生成してコンパイルしてプログラムを書き、過去の反復から学習して進歩するような AI が存在するか (または研究/開発されているか) 疑問に思っています。私は、私たちプログラマーを時代遅れにするために働くことについて話している. 試行錯誤によって、プログラミング言語で何が機能し、何が機能しないかを学習するものを想像しています。

私はこれが空想のパイに聞こえることを知っているので、何が行われたかを知りたいと思っています。

もちろん、人間のプログラマーでも入力と仕様が必要なので、このような実験ではパラメーターを慎重に定義する必要があります。AI がさまざまなタイミング機能を探索する場合と同様に、その側面を明確に定義する必要があります。

しかし、洗練された学習 AI があれば、それが何を生成するのか興味があります。

私たちの判断力、好み、偏見など、コンピューターが再現できない人間の資質がたくさんあることを私は知っています。しかし、私の想像力は、1 日考えた後に Web サイトを吐き出して、それが何を思いついたのかを私に見せてくれるプログラムのアイデアが好きです。でも、1日1回、フィードバックをして学習を手伝うかもしれません。

この考えのもう 1 つの手段は、「メニュー付き Web サイト」や「画像ツール」などの高レベルの説明を提供するとよいでしょう。これにより、コード補完モジュールとして役立つ十分な深さのコードが生成され、詳細。しかし、それは非インテリジェントな静的階層コード補完スキームとして想定できると思います。

どうですか？

私はローグライクに取り組んでおり、GA を使用してレベルを生成しています。私の質問は、私の GA の各世代にはいくつのレベルが必要ですか? そして、それは何世代持つべきですか？各世代にいくつかのレベルがある方が良いですか、多くの世代がある方が良いですか、それともその逆ですか?

GA を使用して、特定の条件 (長さ、ターン数など) を満たす A から B への最適なパスを決定したい。

パスの例: 上 4、左 8、下 3、右 3、下 1、左 10、上 4、左 1、上 3

問題は、特にパスが可変長であるため、このような情報を GA で使用するのに適した方法で表現する良い方法を本当に知らないことです。

このようなことを行う方法を知っている人はいますか?

C# で遺伝的アルゴリズムを作成するにはどうすればよいですか? 利用可能なライブラリはありますか? C++ と同様: http://lancet.mit.edu/ga/

SQL Server データベースに保存されている羊の家系図データベースにライト アルゴリズムを実装するための、適切な疑似コード (または実際のコード スニペット) を探しています。

私は非常に古い C プログラムを持っていますが、人口が非常に大きくなりアルゴリズムが壊れるまでフラット テキスト ファイルに対して動作していました。すべてがメモリ内で行われたため、データベースに対する実装が望ましい...

このようなものを見た人はいますか?

質問はトリッキーかもしれません (その性質または私の説明方法のため) ので、答える前にこれをよく読んでください。

私はこのアプリを書く必要があります：
a）デスクトップアプリ。
b) データベース、ファイル、またはその他のリポジトリという意味でのデータ層がない (データを保存、保存、またはロードする必要がない)。
c) アプリには、いくつかの計算アルゴリズムが実装されます (遺伝的アルゴリズム)。
b) アプリと計算結果のコントロールを表示する GUI を提供します。

MVCパターンを使おうと思っているのですが使い方に疑問があります。（たとえば）データベースの意味でのデータレイヤーがないため（データはユーザー入力に基づいて実行中に生成されます）、この実装でMVCを使用する方法が心配です。これまでのところ、私は2つのアプローチを考え出しました:

1. GUI はビューです。GeneticAlgorithm はコントローラーです。GeneticAlgorithmResults はモデルです (データのみを格納するクラスとして)。基本的な流れ:

   • ビューはユーザー入力をコントローラーに送信します。
   • コントローラーはユーザー入力を処理し、データを生成します。
   • コントローラーは、生成されたデータをモデルに送信します。
   • モデルは新しいデータについてビューに通知します。
   • ビューは新しいデータを取得し、表示を更新します。

2. GUI はビューです。AppEngine はコントローラーです。GeneticAlgorithm と GeneticAlgorithmResults はモデルです。これで、次のようになりました。

   • ビューはユーザー入力をコントローラーに送信します。
   • コントローラーはユーザー入力を処理し、制御信号をモデルに送信します。
   • モデルは内部状態を更新します (新しいデータを生成します)。
   • モデルはコントローラに新しいデータについて通知します。
   • コントローラーはデータをモデルにプルします。
   • コントローラーはデータを処理します。
   • コントローラーは、処理されたデータをビューにプッシュします。
   • ビューは表示を更新します。

最初のアプローチはより簡単で、MVC に似ているようです。問題は、一部のロジックをモデルに含める必要があることです。すべてのデータ更新が表示されるわけではないため、モデルに通知するタイミングを決定するか、小さな変更ごとではなくデータのセットで表示が更新される可能性があります。これらの決定は、ユーザーの入力に基づいて行われます。さらに、実際に表示する前に、データの追加処理が必要になる場合があります。これはビューにあります。

一方、2 番目のアプローチはより複雑で、タスクを達成するために多くのメッセージが渡されているように見えます。ただし、コントローラーにロジックの完全な制御を与え、ビュー、コントローラー、およびモデルの責任を分離します (これが MVC の主な目的です)。

どのアプローチをお勧めしますか? それとも、それらを混ぜて、最初のアプローチのアーキテクチャを使用し、2 番目のアプローチからの通信フローを使用する必要がありますか? それとも違うデザイン？

私は（ごくわずかな）自由な時間にローグライクゲームに取り組んでいます。各レベルは基本的に、パスで接続されたいくつかの長方形の部屋になります。でも、部屋の間の小道は自然に見えて風が強いようにしたいと思います。たとえば、私は次の自然な見た目を考慮しません。

私は本当にこのようなものが欲しいです：

これらのパスは、いくつかのプロパティを満たす必要があります。

1. 私はそれらが境界を定められている領域を指定できなければなりません、
2. 私は彼らがどれほど風が強くて長いかをパラメータ化できなければなりません、
3. 線は、一方のパスで開始し、もう一方のパスで終了したように見えるべきではありません。たとえば、上記の最初の例は、Aで始まり、Bで終わるように見えます。これは、基本的に、Bと並ぶまで方向を繰り返し変えてから、そこにまっすぐ進むためです。

A *を使用したいと思っていましたが、正直なところ、ヒューリスティックがどうなるかわかりません。遺伝的アルゴリズムの使用も検討しましたが、その方法がどれほど実用的かはわかりません。

私の質問は、私が望む結果を得るための良い方法は何ですか？「A*」や「ダイクストラのアルゴリズム」のような方法を指定するだけでなく、優れたヒューリスティックの支援も必要です。

多くの人が、遺伝的アルゴリズムを使用してサンプル画像と一致する画像を生成するデモを見たことがあると思います。ノイズから始めて、徐々に対象の画像に似てくるようになり、多かれ少なかれ正確な複製ができあがります。

ただし、私が見たすべての例は、かなり単純なピクセルごとの比較を使用しているため、最終的な画像のかなり予測可能な「フェードイン」が得られます。私が探しているのは、もっと斬新なものです: 素朴なアプローチよりも「似ている」と見なされるものに近づくフィットネス測定.

特定の結果を念頭に置いているわけではありません。デフォルトよりも「興味深い」ものを探しているだけです。提案？

遺伝的アルゴリズムは、隠れノードの数と人工ニューラル ネットワークで実行されるトレーニングの量を最適化する最も効率的な方法ですか?

Matlab の NNToolbox を使用してニューラル ネットワークをコーディングしています。私は最適化手法の他の提案を受け入れますが、GA に最も精通しています。