如何在 C++ 中创建一个包含不同类型函数指针的容器?
我正在做一个线性遗传编程项目，其中程序是通过自然进化机制培育和进化的.他们的“DNA"基本上是一个容器(我已经成功地使用了数组和向量)，其中包含指向一组可用函数的函数指针.现在，对于简单的问题，例如数学问题，我可以使用一个类型定义的函数指针，它可以指向所有返回一个双精度并且都将两个双精度作为参数的函数. 不幸的是，这不是很实用.我需要能够有一个容器，它可以有不同类型的函数指针，比如一个指向不
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如何获取函数的参数类型和返回类型?
我正在尝试在 python 中实现强类型遗传编程. 有类似这些样本的吗? def funcA(a,b):返回 a + b返回类型(funcA)输出: 和 def funcA(a,b):返回 a + b参数类型(funcA)输出:[,] 更新: 我正在尝试生成 python 的表达式并避免无法像这样评估某些内容: funcA(20, funcA(True, "text"))
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Max Fitness在遗传算法实现中停留在局部最大值
下面的代码有麻烦.它是人口进化的实现.在我的情况下，每次都在局部最大值处达到最大适应度，并且无法达到最大可能值.请提出必要的修改及其原因. Individual.java package genetic.algorithm.project; import java.util.Random; public class Individual { public static i
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R错误遗传编程的实现
所以我是R的新手.我昨天开始学习它，因为有些数据非常难以自动导入到Mathematica和Python中.我正在构建一些机器学习技术，以对现在可以使用R导入的数据进行分析.这是一种遗传编程实现，完成后应该对某些数据进行符号回归. (我还没有创建变异或交叉运算符，建立合法函数列表等).运行脚本时出现两个错误: > Error: attempt to apply non-function > p
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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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计算长列表中的数字集
由于我是python编程的新手，因此在编写python程序时遇到了困难.我正在尝试计算一个长长的列表中一组由三个数字和制表符组成的七个对象(?).然后，我需要查找列表中最大的数字集(以三的倍数表示).数字由制表符分隔，数字集以7表示.例如: ['128','130','140','145','','','','283','379','','','','','','175','183','18
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选择父母在遗传算法中交叉?
首先，这是家庭作业的一部分. 我正在尝试实施遗传算法.我对选择要跨界的父母感到困惑. 在我的笔记中(显然是错误的)，这是作为示例完成的； Pc(交叉的可能性)*种群大小=估计要交叉的染色体数(如果不均匀，则舍入为最接近的偶数之一) 为每个染色体选择[0,1]范围内的随机数，如果该数目小于Pc，则选择该染色体作为交叉对. 但是当应用第二步时，选择的染色体数等于第一步中发现的
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我可以在JGAP中使用可变长度的染色体吗?
Im使用JGAP生成原理图的测试向量.通过将染色体的基因设置为位，可以最大程度地覆盖单个测试向量.现在我需要用最少的testvector获得100％的覆盖率. 如果我将每个基因设计为一个测试向量，则id需要根据基因的数目和总覆盖率来计算适应度函数，并且id还需要同时进化染色体长度和每个测试向量(基因)位.. 甚至有可能具有可变长度的染色体吗? 这类任务是否有标准设计? 解决
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基因编程的实现
我熟悉基因编程的一般性，但是想知道我在哪里可以找到一些向我展示实施基因编程的细节的东西.我使用C#和.NET 3.5，我想将遗传编程用于诸如寻路之类的事情，并且通常只想看看它可以做什么. 编辑:我可能应该澄清我在寻找什么:我对哪种类型的数据结构将用于存储语法树，如何进行繁殖操作以及类似的事情感兴趣. 解决方案 这里是 C ++ HelloWorld 例子，帮助我学习了遗传编程: us
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如何删除数字范围内的重叠(AWK)
我正在尝试删除文件中的重叠部分. 有一堆记录以"A"开头，并且具有“起始值"和“结束值". 还有许多以"B"开头的记录，也有范围，并且显示与以"A"开头的记录可能重叠的记录.想法是从A删除重叠范围，以便仅存在非重叠范围. B中的某些记录具有与A相同的“起始值"，而其他记录具有与A相同的“结束值".因此，如果A的范围为0-100，而B的范围为0-32然后，我的预期输出是: A 33-1
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是否有任何用R编写的遗传编程代码
我对进化算法很感兴趣.我已经用R测试过遗传算法，但是有人尝试过遗传编程吗?您知道吗，用R编写的代码是否存在. 解决方案 尽管在此问题上有一些工作要做，但我对CRAN上的基因编程一无所知.特别是，请查看仍在开发中的 RGP软件包. 否则，请查看 RFreak软件包，这是“自由进化算法工具包" 的包装.
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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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什么是交叉概率和遗传算法或遗传编程中的变异概率?
什么是交叉概率&遗传算法或遗传规划中的变异概率?有人可以从实现的角度来解释它们！ 解决方案 突变概率(或比率)基本上是对染色体上随机元素将被翻转成其他东西的相似程度的度量.例如，如果您的染色体被编码为长度为100的二进制字符串(如果您具有1％的突变概率)，则意味着随机选择的100位(平均)中的1位将被翻转. 交叉基本上模拟了有性基因重组(如在人类生殖中一样)，并且遗传算法通常采用多种
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如何实现非均匀概率分布?
我正在尝试在遗传算法中实现非均匀概率分布. 在实施遗传程序时，我有一个实验，该实验有3个结果，每个结果都有不同的概率.假设一个结果的概率是0.85，另一个结果的概率是0.01，最后一个结果的概率是0.14? P.S:我最近才知道这被称为概率的非均匀分布.我正在用Java实现它，任何人都可以说出非均匀概率背后的理论.分布与还有实现它的所有Java软件包. 随时问我是否需要有关此问题
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遗传算法和遗传编程之间有什么区别?
我想简单地解释一下遗传算法和遗传编程之间的区别(没有太多的编程术语).例子也将不胜感激. 显然，在基因编程中，解决方案是计算机程序.另一方面，遗传算法将解决方案表示为一串数字.还有其他区别吗? 解决方案 遗传编程和遗传算法非常相似.通过比较各个世代之间的潜在候选人群体中的每个候选人的适应度，他们都可以用来发展问题的答案. 每一代，都可以通过随机更改(变异)或交换其他候选的部分(
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什么是最活跃的基因编程库?
哪个基因编程库，无论使用哪种语言，都拥有最活跃的社区和最完善的开发库? 解决方案 坦白地说，这很难分辨. ParadisEO 似乎非常活跃，而且很大除了GP之外，该库还包含各种元启发式方法.请注意，它是 EO 库的超集. OpenBEAGLE 很好，但是自2007年以来就没有进行过更新.
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AI如何为战列舰建立遗传规划模型
我有一个关于遗传编程的问题。我将为一个游戏叫做Battleships 的遗传算法工作。 我的问题是：我如何决定人工智能发展的“决策”模型？这是如何工作的？ 我已经阅读了多篇论文和多个答案，只谈到使用不同的模型，但找不到具体的东西，不幸的是，我显然我需要解决这个问题。 我希望它能够在多次迭代中进化并“学习”最有效的方法，但不知道如何保存这些“决定” （我知道一个文件，但是“编码”了
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哪些遗传算法的Java库/库？
我想在Java中实现一些简单的遗传算法。 到目前为止，我发现只有 JGAP 。有人有经验吗？你知道GA的其他Java库吗？ 我不想自己编写它，如用Java编写的GA 我必须使用Java，所以什么是最活跃的遗传编程图书馆？也没那么有用。 解决方案 我写了制表师框架所以我的意见不是公正的。 ECJ 和JGAP是两个最成熟的选项，可能是最全面的选项。另一方面，他们的年龄意味着他们针对
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遗传编程在Haskell中
GenProg（ http://hackage.haskell.org/package/genprog ）例如，但只处理数值优化，在这种情况下找到描述数据的公式。 但是我需要循环，if语句，when语句，布尔检查等。我需要能够生成命令式结构。对此有何想法？到目前为止，我的最佳选择似乎是husk-scheme，我可以在Haskell中将Scheme代码作为DSL运行。当然，必须有更好的方式吗？
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你使用什么遗传算法/编程库？
您使用什么GA / GP库，为什么？ 解决方案 我自己，因为它是最容易定制： ）
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