Comments 19
Буду признателен за конструктивную критику, т.к. не хотелось бы допускать одинаковые ошибки (стилистические или фактические, если таковые имеются) при написании следующих топиков по ген. алгоритмам.
ээээ гдее????? я так надеялся увидеть скрины своих лаб из универа на эту тему и ни хрена =((
обломали такую ностальгию
обломали такую ностальгию
Приношу извинения за обломанную ностальгию.
Я в конце статьи написал про вероятное дальнейшее поле деятельности: статьи с конкретными примерами различного уровня сложности и «вкусности». Планирую начать как раз с простейших примеров оптимизации несложных функций, вполне возможно там вы найдете что то похожее на лабы из универа.
Я в конце статьи написал про вероятное дальнейшее поле деятельности: статьи с конкретными примерами различного уровня сложности и «вкусности». Планирую начать как раз с простейших примеров оптимизации несложных функций, вполне возможно там вы найдете что то похожее на лабы из универа.
UFO just landed and posted this here
Это не курсовая и не диплом, если вы об этом. )
Если честно, то это написанное мною пособие для обучения студентов 3 курса по одной из дисциплин (я сам студент, пока ещё, но взялся с этим помочь).
Переработал и отдал на суд общественности, надеюсь ничего запретного в этих действиях нету.
Если честно, то это написанное мною пособие для обучения студентов 3 курса по одной из дисциплин (я сам студент, пока ещё, но взялся с этим помочь).
Переработал и отдал на суд общественности, надеюсь ничего запретного в этих действиях нету.
Никогда не любил все эти ГУЙ-и. Даешь нормальные скрипты :)
Очень интересно, правда, не понял принцип работы Stochastic uniform отбора.
Спасибо. )
По поводу отбора Stochastic uniform: выбирается некоторый масштаб, в нем откладываются отрезки, соответствующие кандидатам в родительские особи (размер отрезка зависит от выбранного масштаба и вероятности выпадения каждой из особи). После все отрезки укладываются в одну линию. Наконец выбираем размер отрезка-шага (на сколько мы будем продвигаться вдоль линии за 1 шаг) и делаем нужное количество шагов вдоль нее. При попадании «шага» на тот или иной отрезок, соответствующий ему родитель считается выбранным. Набираем нужное количество родителей и вуаля.
По поводу отбора Stochastic uniform: выбирается некоторый масштаб, в нем откладываются отрезки, соответствующие кандидатам в родительские особи (размер отрезка зависит от выбранного масштаба и вероятности выпадения каждой из особи). После все отрезки укладываются в одну линию. Наконец выбираем размер отрезка-шага (на сколько мы будем продвигаться вдоль линии за 1 шаг) и делаем нужное количество шагов вдоль нее. При попадании «шага» на тот или иной отрезок, соответствующий ему родитель считается выбранным. Набираем нужное количество родителей и вуаля.
Roulet wheel algorithm
Примерно понял, спасибо. Какой-то лихо закрученный алгоритм, но надо будет при случае попробовать :)
Товарищ! Где Вы были раньше когда я писал курсовик по этой теме?!=(((
Спасибо, интересно.
Спасибо, интересно.
Sign up to leave a comment.
Генетические алгоритмы в MATLAB