2011-09-25 10 views
8

Basit bir sağ/yanlış zindelik ölçümü optimize edilemediğinden/geliştirilemediğinden, karar problemleri evrimsel algoritmalarda kullanılmaya uygun değildir. Peki, karar problemlerini optimizasyon problemlerine dönüştürmek için bazı yöntemler/teknikler nelerdir? Örneğin, şu anda bir bireyin spor yapmasının ürettiği çıktıya çok fazla bağımlı olduğu bir problem üzerinde çalışıyorum. Genlerin sırasına bağlı olarak, bir birey ya bir çıktı ya da mükemmel bir çıktı üretmez - yani "arasında" (ve dolayısıyla, tırmanmaya hiç tepesi yoktur). Bir bireyin gen düzenindeki küçük bir değişiklik, bir bireyin zindeliği üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir, bu nedenle evrimsel bir algoritma kullanmak, esasen rastgele bir araştırmaya eşittir. Eğer herhangi bir biliyorsanızKarar problemlerini optimizasyon problemlerine dönüştürüyor musunuz? (evrimsel algoritmalar)

Bazı literatür referansları iyi olurdu. çok sayıda girdi ve doğru cevaplar yüzdesinin incelemeye

+0

Tüm mükemmel çıktılar eşit derecede mükemmel mi? Tüm çıktıların eşit bir şekilde mükemmel bir çıktıya yakın olması muhtemel midir? –

+0

İlk sorunuz için, evet. İkinci sorunuz için, bazıları genetik yapı bakımından mükemmel bir çözüme daha yakın olabilirler, ancak bir fitness perspektifinden çıktıkları için, hiçbir çıktı üretmedikleri için, yakın olmadıkları kadar kötü bir zindeliğe sahip olurlar. –

+0

Kendi sorunun cevabını vermiş gibi görünüyorsunuz: Tırmanacak bir tepe yoksa, herhangi bir yokuş tırmanışı optimizasyonu herhangi bir çekişe sahip olamaz. Artımlılık ve kısmi çözümler hakkında genel olarak el sallamak dışında, genel bir çözümün mümkün olduğunu hayal etmek zordur. –

cevap

1

Uygulama. Doğru, yanlış/doğru bir fitness ölçüsü daha fazla doğruya doğru evrimleşemez, ancak bir algoritma yine de doğru ya da yanlış bir karar üretmek için ne tür bir girdi elde etmek için bir değişken fonksiyon uygulayabilir. Yani, algoritmayı mutasyona uğratmaya devam edersiniz ve algoritmanın her mutasyona uğramış sürümü için 100 farklı girişe uygularsınız ve bunların kaçının doğru olduğunu kontrol edersiniz. Ardından, diğerlerinden daha doğru cevaplar veren algoritmaları seçersiniz. Kim bilir, nihayetinde onları hak eden bir tane görebilirsin.

Ben sadece onunla geldi, hiçbir literatür referansı vardır.

0

Eh, fitness fonksiyonunuz üzerinde çalışmanız gerektiğini düşünüyorum. Bazı Kişilerin mükemmel bir çözüme daha yakın olduğunu söylediğinizde, bu çözümleri genetik yapılarına göre tanımlayabilir misiniz? Eğer bunu yapabileceğiniz bir program da bunu yapabilir ve böylece bireyi çıktıya değil yapısına göre derecelendirmeniz gerekir.

İlgili konular