Fui apresentado a algoritmos genéticos recentemente por este artigo do MSDN , no qual ele os chama de evolução combinatória, mas parece ser a mesma coisa, e estou lutando para entender como a combinação de duas soluções em potencial sempre produzirá uma nova solução que seja pelo menos tão bom como...
Estou enfrentando um problema que não sei ao certo como abordar. Eu tenho que gerar um calendário para os funcionários, cada um deles com restrições de trabalho específicas (algumas pessoais, outras comuns) Com o que estou trabalhando: Eu tenho doutores Cada médico tem que trabalhar 5 dias /...
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Recentemente, eu...
A Wikipedia define o ponto de terminação de um GA para isso: Geralmente, o algoritmo termina quando um número máximo de gerações foi produzido ou um nível de aptidão satisfatório foi alcançado para a população. Se o algoritmo terminou devido a um número máximo de gerações, uma solução...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico do Software Engineering Stack Exchange. Fechado há 6 anos . Concluí o curso de...
Atualmente, essa questão não se encaixa no nosso formato de perguntas e respostas. Esperamos que as respostas sejam apoiadas por fatos, referências ou conhecimentos, mas essa pergunta provavelmente solicitará debates, argumentos, pesquisas ou discussões prolongadas. Se você acha...
Pelo que li, algoritmos genéticos são geralmente (sempre?) Aplicados a cromossomos de bits. Portanto, se um problema envolve maximizar uma função que aceita valores inteiros, os inteiros são primeiro codificados como bits. Esse mapeamento é necessário? Parece que você pode pegar cromossomos de...
Pelo que entendi, algoritmos genéticos experimentam múltiplas variações e avaliam a adequação de cada variação. Depois, eles selecionam as melhores variações, alteram-nas um pouco e continuam o processo com a próxima geração. Mas e se tivermos recursos computacionais ilimitados? Podemos então...
A maior parte da literatura que li sobre os AGs sugere o uso de um valor de cruzamento de cerca de 0,7, então você pega os primeiros 70% dos genes de um cromossomo e os últimos 30% do outro para produzir um novo cromossomo. Se você estiver escolhendo os cromossomos-mãe, classificando os dois...