遺伝的アルゴリズムに関する話題は非常に新しく、こことそこで定義されているいくつかのGAの概念を理解しようとしています。GAを使用して作業を開始する方法
私の質問は、GAを使って問題を解決する方法を考え始める方法です。私はモバイルプリペイド加入者の使用パターンが与えられている約3000のエントリを持つ小さなデータベースを持っています。私は、これらの顧客の支出パターンと、次にそれらを提供して全体的な支出が増加する可能性があることを特定する必要があります。
現時点では、GA染色体をどのようにコード化するべきか、フィットネス機能の外観、最初の母集団の作成方法、クロスオーバー機能の基準などについてブレーンストーミングしています。
どのような専門家がこのタイプの問題をどのように進めることができるかに関するアドバイスをいただけますか？
最初に気づくべきことは、GAが最適化技術であることです。 問題の最初の部分（支出パターンの特定）には、最適化するために何が必要ですか？ GAは、ソリューションを推測する「スマートな」方法です。この場合、消費パターンを推測します。あなたが必要とするのは、推測された支出パターンを比較して、徐々にベストを選ぶ方法です。この比較は、最適化したいコスト関数で行われます。 まず、最適化の問題としてモデル化してみてください。使用パターン（あなたの入力である）に関連して、消費パターンをどのように記述しますか。あなたはどのように支出パターンを比較しますか？これらのことを定義したら、GAの詳細を心配することができます。 一度あなたが支出パターンを持っていれば、それを提供するものを見つけることは、この機能（支出パターン関数）を最大にすることです。これはGAや他の最適化技術を使ってやり直すことができます。
監督下の回帰手法を探しているような音です。各加入者の支出習慣を定義する（おそらく非常に大きい）機能のセットを定義することができます。次に、回帰アルゴリズムを実行して、どの機能が高い支出と相関しているかを調べることができます。たとえば、今月提供されたプロモーションは、積極的に支出と相関するため、利益を増やすには割引などを提供する必要があります。年齢や性別を含めると、影響を及ぼすものに対応するように機能を設計します（たとえば）あなたのフィーチャセットでは、これらが重要な支出指標であることがわかります。残念ながら、あなたはあなたの加入者の年齢や性別を変更することはできません。
問題はまだ完全には解決していませんが、この方法では確実です...この段階ではまだGAをまだ決定していません。 「支出パターン」とはどのようなものかを詳しく説明してください。あなたは支出パターンを特定したいので、まずそれを正式化すべきだと思います。 – Andreas
私は遺伝的アルゴリズムではなく、学習アルゴリズムを使うでしょう。遺伝的アルゴリズムは最適化のためのものであり、学習アルゴリズムは分類（またはパターンの同定）のためのものです。 – mitch