問題タブ [probability-theory]

遺伝的アルゴリズムに非常に似たものを実装しています。したがって、集団の複数の世代を通過します。世代の終わりに、「ランダム」、「突然変異」、および「クロスオーバー」の 3 つの異なる方法で新しい集団を作成します。

現在、確率は静的ですが、突然変異の確率が徐々に増加するようにする必要があります。少し行き詰まっているので、どんな方向性でも感謝します..

これは私が持っているものです:

ありがとうございました。

次の 2 次元データセットがあります。両方 (X と Y) は連続確率変数です。

Z = (X, y) = {(1, 7), (2, 15), (3, 24), (4, 25), (5, 29), (6, 32), (7, 34) , (8, 35), (9, 27), (10, 39)}

y 変数の値に関して外れ値を検出したいと考えています。y 変数の通常の範囲は 10 ～ 35 です。したがって、上記のデータセットの最初と最後のペアは外れ値で、その他は通常のパリです。変数 z = (x, y) を、外れ値 (最初と最後のペア) が標準偏差 1 の外にある確率/頻度分布に変換したいと考えています。

PS: ユークリッド距離やマハラノビス距離など、さまざまな距離を試しましたが、うまくいきませんでした。

Xの関数の期待値を計算しようとしています。ここで、X二項分布しています。だから私はの形で何かを計算したいsum(Pr(X=k)*f(k),k=0,..,n)。ここで、二項ツリーが増加するにつれて値が収束するかどうか、つまり増加するかどうかを確認したいと思いますn。ただし、 を増やすnと、 の (nオーバーk) 項はPr(X=k)一部の に対して無限大になりますkが、関数、これはmatlabで生成さf(k)=0れる乗算を提供します。したがって、結果はです。Inf*0NaNNaN

しかし、類似の問題を行列形式で計算すると、期待値が収束するはずです。

だから私の質問は、どうすればこれに対処できますか?

これは私がこれまでに得たコードです（いくつかのパラメータについてはu~d~0.5. K=s=100）

nサイズxのバイナリ行列nが与えられます。

各ステップで、関数は、指定された行列の各行と各列に少なくとも 1 つの があるかどうかをチェックします1。そうでない場合は、純粋にランダムな座標が選択されます。たとえばi, j、 where 1 <= i、 、が保持されているかのようにj <= nマークされます。101

このプロセスは、行列の各行と列に少なくとも 1 つの が含まれるまで繰り返されます1。

このアルゴリズムの「予想される手数」を教えてください。