الخوارزميات الوراثية المطبقة على منحنى المناسب

Question

دعونا نتخيل أن لدي وظيفة غير معروفة أريد تقريرا عن طريق الخوارزميات الوراثية. لهذه الحالة، سأفترض أنه y = 2x.

لدي حمضات حامية مكونة من 5 عناصر، واحدة ص لكل X، من X = 0 إلى x = 4، والتي، بعد الكثير من التجارب والحساب وأتتضم بالقرب من شيء من النموذج:

BEST_ADN = [0، 2، 4، 6، 8

ضع في اعتبارك أنني لا أعرف مسبقا إذا كانت وظيفة خطية أو متعدد الحدود أو شيء ما أكثر قباشرة، وأيضا هدفي هو عدم استنتاج من best_adn ما هو نوع الوظيفة، أريد فقط تلك النقاط، لذلك أنا يمكن استخدامها لاحقا.

كان هذا مجرد مشكلة مثال. في حالتي، بدلا من وجود 5 نقاط فقط في الحمض النووي، لدي شيء مثل 50 أو 100. ما هو أفضل نهج مع GA للعثور على أفضل مجموعة من النقاط؟

1. توليد عدد سكانها 100، تجاهل أسوأ 20٪
2. إعادة تجميع 80٪ المتبقية؟ كيف؟ قطعها عند نقطة عشوائية ثم وضع الجزء الأول من ADN من الأب مع الجزء الثاني من ADN للأم؟
3. طفرة، كيف يجب أن أعرف في هذا النوع من تغيير المشكلة؟
4. هل يستحق استخدام النخبالية؟
5. أي فكرة بسيطة أخرى تستحق الاستخدام حولها؟

شكرًا

Answer 1

يتفوق التكيف غاوسي عادة على الخوارزميات الوراثية القياسية. إذا كنت لا ترغب في كتابة الحزمة الخاصة بك من الصفر، فإن حزمة التحسين العالمية للمياه الرياضيات ممتازة - لقد استخدمتها لتناسب وظيفة غير خطية سيئة حقا حيث فشل الميكانات القياسية بشكل كبير.

تعديل:ويكيبيديا المادة

إذا كنت تبحث عن طباعة الأوراق المدرجة على المقالة، فيمكنك العثور على WhitePapers والتنفيذ. بشكل عام، رغم ذلك، يجب أن يكون لديك فكرة عن ما يبدو عليه مساحة الحل الخاصة بك لوظيفة اللياقة البدنية الخاصة بك. إذا كان عدد المتغيرات صغيرة، أو عدد Maxima المحلي صغيرا أو أنها متصلة / ميلا لأسفل إلى Maxima عالمي، فإن المربعات الصغرى البسيطة تعمل بشكل جيد. إذا كانت المنطقة المحيطة بمكافيسها محلية صغيرة (أي يجب عليك الحصول على حل جيد ملعون لضرب أفضل واحد، وإلا فقد ضربت واحدة سيئة)، فهناك حاجة إلى خوارزميات Fancier.

اختيار المتغيرات لخوارزمية وراثية يعتمد على ما ستبدو مساحة الحل.

Answer 2

عادة ما تجد هذه فقط عن طريق التجريب ... ربما كتابة GA لضبط GA الخاص بك.

ولكن هذا جانبا، أنا لا أفهم ما تسأل. إذا كنت لا تعرف ما هي الوظيفة، فلن تعرف أيضا النقاط التي يجب أن تكون معها، كيف يمكنك تحديد اللياقة البدنية؟

من فهمي الحالي للمشكلة، من الأفضل تركيب هذه الشبكة العصبية.

تعديل:

2.recombine 80٪ المتبقية؟ كيف؟ قطعها عند نقطة عشوائية ثم وضع الجزء الأول من ADN من الأب مع الجزء الثاني من ADN للأم؟

وهذا ما يسمى كروس. إذا كنت ترغب في أن تكون صعدايا، فقم بعمل شيء مثل اختيار نقطة انطلاق عشوائية وإبراز طول عشوائي. على سبيل المثال، لديك 10 عناصر في كائن. اختر عشوائيا بقعة X بين 1 و 10 ومبادلة X..10-Rand٪ 10 + 1 .. تحصل على الصورة ... توابله قليلا.

3. شيء، كيف يجب أن أعرف في هذا النوع من تغيير المشكلة؟ عادة ما يعتمد ذلك على ما يتم تعريفه كحل قانوني من أي شيء آخر. يمكنك أن تفعل طفرة بنفس الطريقة التي تقوم بها كروس، إلا أنك تملأها مع بيانات عشوائية (أي قانونية) بدلا من تبديل عينة أخرى ... وأنت تفعل ذلك في كثيراً انخفاض معدل.

4. هل يستحق استخدام النخبالية؟ تجربة ومعرفة.