在进化算法中，有两个主要的能力需要维护，即探索和利用。 在探索中，算法正在寻找新的解决方案，尝试新的领域，而利用则是使用已经存在的解决方案，并对其进行改进以提高适应度。 在我的情况下，我关心遗传算法，并且我的问题是，我读了许多不同的文章，发现了三种不同的探索和利用的解释，它们如下所述： ...

这对于遗传编程非常有用，因为它通常使用Lisp子集作为程序的表示形式。 我在网上找到了一个叫做Liskell（Lisp语法，Haskell内部）的东西，但链接已经失效，我无法找到相关的论文...

我对锦标赛选择的理解是： 对于给定的锦标赛大小 t，从人口中随机选择 t 个个体，并将锦标赛的获胜者确定为具有最大适应度函数值的个体。 我的问题是： “二进制锦标赛选择”和“锦标赛选择”之间是否有区别，或者它们可以互换使用？

这是我上一个问题的延续。我想解析一个方程并处理得到的ast。我的目的是随机打乱它，以获得一个新的方程，该方程也必须是有效的函数。这将用于遗传算法。 以下是我的起点： class Py2do(ast.NodeTransformer): def __init__(self): self.t...

我认为这个问题可以通过机器学习来解决，因为我想要达到一些输出空间的特性。 问题：D1 <-> D2，其中D1是输入空间，D2是一个空间，其维度要比D1高得多（可能是数量级），每个维度都受限于0和N之间的自然数，有一个概率P，使得在D2中随机改变+-1个维度不会对映射回D1产生影响。有一...

我在大学里做过一点GP（注：非常少），最近也一直在尝试。我的问题是关于初始运行设置（种群大小、世代数、树的最小/最大深度、初始树的最小/最大深度、不同繁殖操作所使用的百分比等）。设置这些参数的正常做法是什么？人们使用哪些论文/网站作为良好指南？

我对进化算法很感兴趣。我已经用R测试了遗传算法，但是有人尝试过遗传编程吗？你知道是否有在R中写的代码吗？

我目前正在尝试设计一种遗传编程算法，用于分析字符序列并为这些字符分配值。下面我举了一个例子集。每行表示一个数据点。训练的值是实数。 例如：对于单词ABCDE，该算法应返回1.0。 示例数据集： ABCDE : 1 ABCDEF : 10 ABCDEGH : 3 ABCDE...

我正在寻找一个适用于JVM的优秀基因编程库，不是遗传算法而是基因编程。 我已经尝试了JGAP（jgap.sourceforge.net）和Watchmaker（watchmaker.uncommons.org）。不幸的是，这些工具只有实验性的、不成熟的基因编程支持（它们主要专注于遗传算法）。...

昨天我开始探索遗传算法，当我掌握了一些基本理论后，我尝试用Python编写一个解决Diophantine方程的简单GA。我对Python和GA都很新，所以请不要严格评判我的代码。 问题： 由于早熟收敛（存在某个不可逆转点（n-种群），种群[n] == 种群[n+i]，其中i是任何整数，即使...