必威英雄联盟标记的问题[遗传算法]

对于与遗必威英雄联盟传算法(气体)相关的问题,这是一种进化算法的形式。遗传算法是一种基于自然选择过程的解决优化和搜索问题的方法(更精确地,成群质)(即,它们使用生物启发的运算符,例如突变,交叉和选择)。

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遗传算法是否适合像Knuth问题等问题?

我们都知道遗传算法可以提供最佳或近最佳的解决方案。所以,在一些问题如np-hard的问题中,在时间和最佳解决方案之间进行权衡,近乎最佳的解决方案......
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34岁的观点

如何检测到遗传算法的健身景观随着时间的推移而变化?

我明白在每一代遗传算法中,这一代必须重新证明自己的适合度(然后将该群体中最适合的人带到下一个群体)。在这种情况下,我…
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在遗传算法中使用可变人口大小是否有任何缺点?

在执行遗传算法时,我理解的基本思想是有一个一定规模的初始种群。然后,我们从一个种群中挑选两个个体,构造两个新的个体(…
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39岁的观点

人工生命种群中最适合的个体是否可能通过不积极追求环境规则而获得成功?

我正在尝试理解计算进化中的人工生命(例如这里是一个简单的背景)。我知道,在这组方法中,你建立了一个动态环境(例如……的生态)。
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改变交叉和突变率的影响是什么?

使用a有什么影响:低交叉率高交叉率低突变率高突变率
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确定突变训练中最佳发电的最佳标准是什么?

我在训练一个神经网络来解迷宫。我的过程如下:随机生成一个小型迷宫,在一开始生成数百辆汽车,然后通过同一个迷宫分配相同的……
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是否有一些已知的模式用于为下一代选择一批候选人?

我是一个经典的“赛车”沙盒和自制简单神经网络的初学者。我的模式:如果有......
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敏感性分析和参数调谐之间有什么区别?

我尝试了不同值的遗传算法操作:许多交叉率从20%到80%许多交叉率从1%到20%变化的种群大小研究不同参数值…
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遗传算法陷入困境,无法找到最优解

我正在使用C ++编程语言手动实现的遗传算法正在努力打击(存储位置分配问题)。问题很简单,我们有...
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无法满足所需的均衡错误

我希望在测试数据(https://easyupload.io/zr7xf3)上获取mse <0.5,这是随机选择的给定数据的20%。但我使用普通山脊回归以及神经网络达到0.73 ......
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在没有适应度函数的情况下进行神经进化有可能吗?

我的问题是关于神经进化(遗传算法+神经网络):我想通过进化代理创造人工生命。但我不想依赖于适应度函数,我想有…
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测量点小说配置

我正在努力实施新颖的搜索;我理解为什么它比仅根据目标奖励的基于标准遗传算法的解决方案更好。我正在努力解决问题......
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哪个6位字符串将代表在连锁学习遗传算法的陷阱-3的最优解决方案?

我正在努力学习某些进化算法概念以及它们中的每一个之间的关系。我现在正在通过联动学习遗传算法(LLGA)并遇到......
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34岁的观点

遗传算法中的陷阱-3陷阱-5或陷阱-1是什么?(关闭)

我正在上进化计算这门课作为我大学学位的一部分。我在课堂上看到很多“陷阱”,“陷阱1”,“陷阱3”。我的教授没有做…
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什么是遗传算法中的陷阱函数?[复制]

什么是遗传算法中的陷阱函数?假设您使用陷阱功能运行GA,并通过运行中间审查人口。有人可以解释你希望人口的人口......

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