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簡単に見えますが、実装が難しいことがわかりました。実装しようとしている単純な遺伝的プログラミングの問題には、それが必要です。関数は、ノードを指定すると、ノードを選択する確率がその深さに比例して正規分布するように、ノード自体またはその子のいずれかを返す必要があります (したがって、関数は主に中間ノードを返す必要がありますが、ルート自体または最下位のノードを返す場合もあります)。 1 つ-しかし、それが非常に複雑になる場合は、実際には必要ありません。すべてのノードが等しい確率で選択されている場合、それで十分です)。

ありがとう

標準のオフライン学習ではなくオンライン学習で実装されたGPを見た人はいますか？私は遺伝子プログラムでいくつかのことをしました、そして私は単に学習プロセスをオンラインにするための良い方法が何であるかを理解することができません。

何かアイデアがあったり、実装を見たり、私が見ることができる参考資料があれば教えてください。

私は進化的アルゴリズムに興味があります。私はRで遺伝的アルゴリズムをテストしましたが、誰かが遺伝的プログラミングで試しましたか? Rで書かれたコードがどこかにあるかどうか知っていますか.

プログラミングが難しい問題のあるスケジューリングプログラムを書いています。いくつかのイベントがあり、それぞれに複数の会議時間があります。各イベントの複数の会議時間の1つを使用して、各スケジュールに特定のイベントが1回だけ含まれるように、会議時間の配置を見つける必要があります。

明らかにブルートフォースを使用することはできますが、それが最善の解決策になることはめったにありません。これは比較的基本的なコンピュータサイエンスの問題だと思います。コンピュータサイエンスのクラスを受講できるようになったら、この問題について学びます。それまでの間、これについて読むことができるリンク、またはGoogleで検索できる名前をお勧めします。

私は大学で少し GP (注: ごくわずか) の仕事をしましたが、最近それをいじっています。私の質問は、最初の実行設定に関するものです (人口サイズ、世代数、木の最小/最大深さ、初期木の最小/最大深さ、さまざまな再生操作に使用するパーセンテージなど)。これらのパラメータを設定する通常の方法は何ですか? 人々はどのような論文やサイトを参考にしていますか?

私が関わってきた運用研究プロジェクトにいくつかの遺伝的アルゴリズムを追加しようとしています。現在、スケジューリングの最適化を支援するプログラムがあり、遺伝的アルゴリズムの形でいくつかのヒューリスティックを追加したいと考えています。C ++での一般的な遺伝的プログラミング/アルゴリズムに適したライブラリはありますか? それとも、自分でコーディングすることをお勧めしますか?

私は c++ は初めてではありませんが、以前一緒に働いていたグループは独自の最適化パッケージを使用する傾向があったため、c++ でこの種の数学的最適化作業を行うのはかなり初めてです。

評価するのにかなり計算量の多いフィットネス関数があり、これを実行するクラスターがあるため、並列化されたコードが非常に望ましいです。

では、c++ はこれに適した言語でしょうか? そうでない場合は、他の言語をお勧めしてください.

ありがとう！

遺伝的アルゴリズムまたは遺伝的プログラミングにおけるクロスオーバー確率と突然変異確率とは何ですか？誰かが実装の観点からそれらを説明できますか？

約1年間、プログラムを書くプログラムを書くことを考えていました。これは主に、いくつかの新しい概念を教えてくれる遊び心のある演習になります。私のインスピレーションは、ネゲントロピーと、秩序が混沌から出現し、新しい混沌が無秩序に無限に連続して発生する能力から来ました。

より具体的には、プログラムは短いランダムな文字列を書き込むことから始めます。文字列がコンパイルされると、プログラムは後で比較するためにログに記録します。文字列がコンパイルされない場合、プログラムはコンパイルされるまで書き直そうとします。より多くの文字列 (ミニ「役に立たない」プログラム) がログに記録されると、それらは類似性について解析され、文法の生成に使用されます。次に、この文法を利用して、純粋にランダムな文字列よりもコンパイルの可能性が高いより多くの文字列を書き込むことができます。

これは明らかにばかげたことではありませんが、このようなプログラムを試して成長させるのは楽しいだろうと思いました. そして副産物として、視覚化してアートと呼ぶことができるユニークなプログラムをたくさん手に入れました。

単純な構文と動的コンパイルのため、おそらくこれを Ruby で記述し、その後、ruby-processing を使用して処理で視覚化します。

私が知りたいのは：

• このタイプのプログラミングに名前はありますか?
• この分野には現在何が存在しますか？
• 主な貢献者は誰ですか?
• ボーナス！- コンパイルを超えて出力プログラムに手続き的に値を割り当てるには、どのような方法がありますか (y/n)?
  このプログラムの機能を拡張して、パラメーターに基づいてプログラムを生成することもできますが、コンパイルするプログラムを実行し、プログラムの出力に意味を割り当てることによって、プログラムにこれらのパラメーターを定義させたいと考えています。この質問は、おまけとして妥当というよりはおそらく複雑ですが、このようなことを 23 行または 1 つのハイパーリンク未満で行う簡単な方法を考えられる場合は、それを回答に追加してください。

私はこれがメタプログラミングではないことを知っています.AIと生成アルゴリズムについて私が知っていることはほとんどありませんが、それらは通常、私が考えているよりも目標指向です. 最適なのは、自分自身を継続的に書き換えて改善するプログラムであり、その必要はありません ^_^

遺伝的アルゴリズムで不均一な確率分布を実装しようとしています。

遺伝的プログラムの実装では、3つの結果を持つ実験があり、各結果には異なる確率があります。たとえば、ある結果の確率が 0.85、別の結果が 0.01、最後の結果が 0.14 だとします。

PS: 最近、それが不均一な確率分布と呼ばれることを知りました。私はそれをJavaで実装していますが、誰でも不均一な確率の背後にある理論を教えてもらえますか? ディストリビューションとそれを実装する Java パッケージ。

問題についてさらに情報が必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。

前もって感謝します！

Javaでいくつかの単純な遺伝的アルゴリズムを実装したいと思います。

これまでのところ、JGAPしか見つかりませんでした。誰かがそれについていくらかの経験をしましたか？また、GA用の他のJavaライブラリを知っていますか？

Javaで書かれたGAのように自分で書きたくないので、Javaを使わなければならないので、最もアクティブな遺伝的プログラミングライブラリは何ですか？また、それほど役に立ちません。