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母集団の最適なサイズを見つける方法。私の仕事では、各遺伝子は与えられた範囲にあるint型の値です。例えば：染色体は2つの遺伝子からなります。最初の遺伝子は多分第二の遺伝子は多分15から25 質問にint値が含まれている5から15 の範囲の整数値を含みます。最初の人口のサイズを見つける方法。

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真の人口からサンプルサイズを伸ばす方法

私は200人（行）のサンプルを持ち、個人情報（服装、性別、職業など）を持っているとします。どのようにすれば、何らかの方法で200サンプルのオリジナルサンプルを元にした人工的な2000サンプルを作成することは可能ですか？あなたがしようとしている場合遺伝的アルゴリズムは、「リサンプリング」を使用することができます..心の中でわからない

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遺伝的アルゴリズムが突然変異を停止する

私は現在、遺伝的アルゴリズムを与えられた単語に向かって「生成する」または「進化させる」ようにしています。問題は、たとえそれが突然変異し続けるべきであっても、それが完全にこの言葉に到達することはなく、高すぎるフィットネススコアで停止することである。相続人例：ユーザ入力= "HelloWorldの" 500世代= "XelgoWorfd" 後そして、私はそれが変異続けない理由見当もつかない。通常

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遺伝的アルゴリズムのための染色体構造の助けが必要

遺伝的アルゴリズムを使用してタイムテーブルの問題を設計する必要があります。問題のパラメータは以下のとおりです。教師：8 件名：16 クラスの部屋：4 日：5つのスロット：5 染色体構造は何をすべきですか？

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ゼロサムゲームの遺伝的アルゴリズムが協力しないようにする

私は特定のゲームを持っていますが、これは文字通りゼロサムではありません。試合中にポイントがゲームに与えられますが、トータルポイントには上限がありますので、得点が増えるほど相手のポイントは少なくなります。ゲームは5人のプレーヤーによって行われ、チームは一切ありません。私は遺伝的アルゴリズムを世代間の擬似ランダム「突然変異」でラウンドします。しかし数百世紀後、パターンが常に現れます。アルゴリズム

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遺伝的アルゴリズムのアドバイスゲームを歩くことを学ぶ

私はAIのプロジェクトがあり、私たちが望むものを作ることができます。私はこの考えを持っている、あなたはモンスターを描く。線はその骨や筋肉、点はその関節です。これらの関節がどのように曲がるかなどを決めます。次に、ニューラルネットワーク/遺伝的アルゴリズムを作成し、歩きながら障害物を回避する方法を学びます。私の教授は私の考えが良いと言ってそれを承認しました。唯一の問題は、私はどのように始めるべきか、

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遺伝的プログラミングの性能を比較する

データセットで30×7回の遺伝子プログラムを実行し、7つの異なるパラメータ設定を30回実行しました。結果を比較したいと思います。各プログラムは200世代実行されました私はすべての世代のデータを収集しましたが、私が比較したいと思っていたのは、異なるパラメータの結果。物の性質上、分布は普通ではないので、私は、7つのデータ列（30列の各列）でKruskal Wallisテストを実行することを考えて

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遺伝的アルゴリズムを用いたニューラルネットワークの学習

最大化したい目的関数が微分できない最適化問題があります。私は遺伝的アルゴリズムを使って線形モデルを訓練しましたが、線形モデルの性能はあまり良くありません。私は、線形モデルをニューラルネットワークで置き換えることを考えています。しかし、私の理解では、私は更新を行うためにバックプロップメソッドを使うことはできません。神経回路網の訓練に遺伝的アルゴリズムを使用する方法を知っている人はいますか？

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セットカバー：テストインスタンスの生成

遺伝子アルゴリズムを使用してSet Cover Problemを解決することを楽しみにしています。私はいくつかの良いテストのインスタンスを探していましたが、大きな成功はありませんでした。私が探しているのは、ある集合U = {1,2、...、n}とその部分集合の集合S = {{1,2}、{4 }、{3,4,5}}、ここでSの和集合はUです。私はいくつかのより大きなインスタンスを見つけたいので、こ