进化算法和神经网络是否用于同一领域?
我正在尝试了解各类机器学习算法之间的差异. 我知道进化算法的实现与神经网络的实现有很大不同. 然而，它们似乎都适合从一组潜在的嘈杂训练/历史数据中确定输入和输出之间的相关性. 从定性的角度来看，与进化算法相比，是否存在更适合作为神经网络目标的问题域? 我浏览了一些建议以互补方式使用它们的文章.有没有像样的用例示例? 解决方案 事情是这样的:在机器学习问题中，您通常有
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预测事件顺序的机器学习算法?
简单的机器学习问题.可能有很多方法可以解决这个问题: 无限 4 个可能的事件流: 'event_1'、'event_2'、'event_4'、'event_4' 事件并非以完全随机的顺序出现.我们将假设大多数事件进入的顺序有一些复杂的模式，其余的事件只是随机的.不过，我们并不提前知道这些模式. 在收到每个事件后，我想根据过去事件发生的顺序来预测下一个事件将是什么.所以我的问
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轮盘选择算法
谁能提供一些轮盘选择功能的伪代码?我将如何实现这一点:我真的不明白如何阅读这个数学符号.我想要通用算法. 解决方案 其他答案似乎假设您正在尝试实施轮盘游戏.我认为您是在询问进化算法中的轮盘选择. 这是一些实现轮盘选择的 Java 代码. 假设您有 10 个项目可供选择，并且您通过生成 0 到 1 之间的随机数进行选择.您将范围 0 到 1 划分为十个不重叠的部分，每个部分与十个
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神经网络(ANN)入门?
我参与了很多C编程和RT-Linux，现在我想做一些人工神经网络. 但是::如何开始? 我对进化算法(学习算法)和人工智能也非常感兴趣.我在哪里可以开始学习所有这些? 解决方案 如果您只是想熟悉AI，那么我建议您参加斯坦福大学的免费在线课程: https://www.ai-class.com/ http://www.ml-class.org/course/auth/we
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如何在python中的deap包中创建一个具有不同范围内随机数的列表
我正在使用Python中的DEAP软件包编写一个程序，专门针对遗传算法使用进化算法进行优化. 我需要通过使用python中的列表类型来创建染色体.该染色体应具有五个在不同范围内的float基因(等位基因). 我的主要问题是创建这样的染色体.但是，如果我可以为此使用deap包的tools.initRepeat函数会更好. 对于所有基因都在相同范围内的情况，我们可以使用以下代码:
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遗传算法中的轮盘选择
有人可以为轮盘赌选择功能提供一些伪代码吗?我将如何实施: 我不太了解如何阅读这种数学符号.我从没做过任何概率或统计. 解决方案 自从我自己完成这项工作已有几年了，但是在Google上很容易找到以下伪代码. for all members of population sum += fitness of this individual end for for all me
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遗传算法用于计算机安全
我正在为uni选择项目.我真的很想将遗传算法与计算机安全性相结合. 因此，我的问题是是否可以在任何方面使用GA来确保计算机安全?例如?.我在想类似进化的防火墙/防病毒软件，它们可以自我保护/抑制威胁.这样的事情合理吗? 我非常感谢你们的投入，建议和评论. 解决方案 首先，遗传算法的整体思想仍在争论中，即，遗传算法是否比其他方法更适合解决优化问题(已被证明，更易于使用或具有其他优
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如何识别任意神经网络中的循环连接
我正在尝试在C#中实现增强拓扑的神经进化.我遇到了经常性连接问题.我知道，对于循环连接，输出基本上是暂时移位的. http://i.imgur.com/FQYjCLZ.png 在链接的图像中，我展示了一个非常简单的神经网络，具有 2个输入，3个隐藏节点和一个输出.如果没有激活函数或传递函数，我认为它将被评估为: n3[t] = (i1[t]*a + n6[t-1]*e)*d +
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所有版本的差分进化算法
解释差分演化的基本算法中的所有更新.我无法找到此算法的所有版本.在调查中解释该算法的所有版本，但我对Wikipedia中给出的该算法背后的理论尚不清楚.维基百科还只定义了差分进化的基本算法，但我想对该算法进行所有更新 解决方案 对于差异演化中的完整调查，我建议您使用标题为 DE有2个基本的交叉和5个基本的变异运算符，因此我们有2 * 5 = 10个基本的DE变体. 两个交叉运算符是E
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解释差分进化法
有人可以解释差异进化方法吗? Wikipedia 定义极为技术化. 一个简短的解释和一个简单的例子将不胜感激:) 解决方案 此处为简化的描述. DE是一种优化技术，可以迭代地修改大量候选解决方案以使其收敛到最佳功能. 您首先随机初始化您的候选解决方案.然后在每次迭代中，对于每个候选解决方案x，您都需要执行以下操作: 您产生一个试验向量:v = a +(b-c)/2，其中a
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交叉概率对遗传算法/遗传编程有什么影响?
任何人都可以举一个交叉概率的例子吗?我想知道确定交叉概率的好处，以及它对遗传算法或遗传编程的影响. 解决方案 根据定义，交叉概率没有好处.它只是一个参数，允许您调整遗传算法的行为.降低交叉概率将使更多的人继续保持不变.解决某些问题时，这可能会产生积极影响，也可能没有积极影响.我在 HeuristicLab 中创建了一个小型实验，并将遗传算法应用于TSP.在TSPLIB(bays29)的一个
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进化算法:最佳种群细分
实际上是标题中的全部内容，但这是对进化算法感兴趣的任何人的细分: 在EA中，基本前提是您随机生成一定数量的生物(实际上只是一组参数)，使其针对问题运行，然后让表现最好的生物生存. 然后，您将幸存者的杂交，幸存者的突变以及一定数量的新随机有机体组合起来. 这样做数千次，就会产生有效的生物. 有些人还做一些事情，例如引入生物的多个“岛"，这些岛是独立的种群，允许不时杂交.
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遗传算法：如何在“子集”中进行交叉？问题？
我有一个要通过遗传算法解决的问题。问题是选择100个整数的某个子集（例如4）（这些整数只是表示其他内容的id）。顺序无所谓，解决问题的方法是设置整数而不是有序列表。我的健身功能很好，但是交叉功能却很麻烦。 我希望能够交配以下两个染色体： [1 2 3 4]和 [3 4 5 6]变成有用的东西。显然，我无法使用典型的交叉功能，因为最终我的子级中可能会出现重复，这将代表无效的解决方案。在
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我的遗传算法C代码不起作用，它进入了if条件
这是GA的时间表问题.我正在尝试创建初始填充，但由于未输入if条件，因此无法正常工作.有人可以指出错误吗? 我尝试在每种情况下插入语句，但是一切都检查了.不过，我似乎找不到解决方法. #include #include #include #include #include int random_nu
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如何在Matlab中将矩阵向量传递给函数参数
我有一个10 x 3的矩阵，并希望将10行中的每行用作该函数的参数，该函数希望使用从1到10的迭代获得3个参数. 问题是我无法将每个行向量直接传递给需要3个参数的函数.如何将矩阵行转换为函数可接受的格式? 这是函数: XXX = obj(Kc, T1, T2); 呼叫代码: for i = 1:100 po
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优化计算中使用的#个线程的算法
我正在执行一个操作，我们称之为CalculateSomeData. CalculateSomeData在连续的“世代"中运行，编号为1..x.整个运行中的世代数由CalculateSomeData的输入参数确定，并且是先验的.一代完成从30分钟到2个小时不等.某些可变性是由于输入参数引起的，无法控制.但是，这种可变性的一部分是由于硬件容量，其他进程的CPU负载，网络带宽负载等因素造成的.每代可以控
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如何利用希伯来语学习?
我想升级我的进化模拟器以使用Hebb学习，例如这一个.我基本上希望小动物能够学习如何寻找食物.我通过基本的前馈网络实现了这一目标，但是我一直坚持了解如何通过Hebb学习来做到这一点.赫布学习的基本原理是，如果两个神经元一起发射，它们会连接在一起. 因此，权重是这样更新的: weight_change = learning_rate * input * output 我发现有关如何有
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是进化算法，并在同一个域中使用神经网络?
我想感受一下各阶级的机器学习算法之间的差异. 我明白的进化算法的实现是从神经网络的实现方式有很大不同. 然而，它们似乎都在从潜在的噪声组训练/历史数据的确定输入和输出之间的相关性来为目标. 从定性的角度来看，相对于进化算法，是否存在更适合作为神经网络目标的问题域? [我已撇去那建议使用它们以互补方式的一些文章.是否有一个用例为体面的实例? A)的模型(函数类等) B
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用Java编写的GA
我试图根据我从“用于游戏程序员的AI技术”一书中选择的技术编写遗传算法，该技术使用二进制编码和健身比例选择（也称为轮盘赌选择）对基因进行编写。在二维数组中在程序中随机生成的总体。 我最近遇到了一段伪代码并试图实现它，但是遇到了我需要做的具体细节问题。我检查过一些书籍和一些开源代码，但仍在努力取得进展。 我明白我必须得到总人口的总体适应度的总和，在总和与零之间选择一个随机数，然后如果数字大于
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重新设计Haskell类型类
在得到一些帮助之后，了解我试图编译代码的问题，在这个问题中（理解GHC对歧义的抱怨有困难）Ness建议我重新设计我的类型类，以避免我不完全满意的解决方案。 类型有问题的类是这些： class（Eq a，Show a）=>基因组a其中 crossover ::（小数b）=> b - > a - > a - > IO（a，a） mutate ::（Fractional b）=>
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