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DEoptimがフリーズしているような状況が発生しました。私は理由を理解することができず、Cでより多くの経験を持つ誰かがそれを見ることができると期待していました。再現可能な例を作成することはむしろ難しいので、DEoptimがフリーズする前に環境全体を50回反復して保存しました。以下のファイル'Envir650.Rdata'はhereです。 rm(list = ls()) library(Dst

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差分進化を使用した関数値

差分進化を使用して、関数関数f（x）= -x（x + 1）の最大値を-500から500まで見つける方法を教えてください。私はチェスプログラムのためにこれを必要としています。私はDifferential Evolutionの研究を始めましたが、プログラムの使用だけでなく、理解するのが非常に難しいと感じています。誰も私をアルゴリズムに簡単な方法で紹介し、おそらくそのようなプログラムの疑似コードの例を与

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なぜ、クロスオーバーは微分進化において有益なのですか？

私がやっていたサイドプロジェクトに差分進化アルゴリズムを実装しました。クロスオーバ・ステップにはパラメータの選択肢（クロスオーバ確率など）が多かったようですが、私はそれをスキップして突然変異を使用することにしました。この方法はうまくいくように見えましたが、クロスオーバーを導入するとパフォーマンスが向上するかどうかは不明です。メイン質問：差動進化にクロスオーバーを導入する背景には何がありますか？ク

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微分進化とはどのようなもので、遺伝的アルゴリズムとの比較は？

私がこれまでに読んだことは、非常に似ているようです。差分進化は浮動小数点数を代わりに使用し、解はベクトルと呼ばれますか？私はそれがどういう意味かはっきりしていません。誰かが両方の長所と短所について少しだけ概要を提供できる場合は、

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differential_evolutionにいくつかの制約を追加するには？

私はthis questionと同じ問題を抱えていますが、最適化問題には1つのみでいくつかの制約を追加したくありません。 x1とx2の合計が5より小さく、x2が3より小さいという制約をもってx1 + 5 * x2を最大化したいのですが（実際の問題ははるかに複雑であり、これだけで投げられるわけではありません;問題を説明する...）。私はこのような醜いハックにすることができます：1が期待するよう

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パラレルディファレンシャルエボリューション

私はRのディファレンシャルエボリューションライブラリで遊んでいました。これは並列化するのが理にかなっているのでしょうか？最適化間隔をいくつかのセグメントに分割し、各セグメントでアルゴリズムを実行し、各セグメントの結果を比較して最小値を返すことができます。

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R：DEoptimに制約を追加する方法

DEoptimを使用して目的関数を最小化しようとしていますが、単純な制約があります。 DEoptimの呼び出しに単純な制約を追加する方法については明確ではありません。次のように obj_min <- function(n,in_data) { gamma <- in_data$Gamma delta <- in_data$Delta theta <- in_data$

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Pythonの微分進化を使用するパラメータの制約

私は差分進化を使用してコストに基づいて可用性を最適化しようとしています。しかし、ここでは3つの未知のパラメータ（a、b、c）があり、範囲を使って範囲を定義できます。しかし、私は追加の制約をa + b + c < = 10000と定義したいと思います。これを行うためにPythonを使用しています。差分進化の中でオプション "args"を使用しようとしましたが、うまくいきませんでした。どんな情報も高く