охладить проект использовать генетический алгоритм для? [закрытый]
В данный момент библиотека размещена на jcenter. Добавьте в ваш верхний файл build.gradle:
allprojects {
repositories {
jcenter()
}
}
12 ответов
Одна тема с большим количеством возможностей должна использовать эволюционные алгоритмы для развития стратегий ведения игры. Люди использовали эволюцию для генерации стратегий покера, средств проверки/набросков, Пойдите и много других игр. J-GAP люди использовали генетическое программирование для развития ботов для Robocode.
я недавно отправил вводная статья об эволюционном вычислении. Это включает детали некоторых вещей, для которых использовались эволюционные алгоритмы. Adam Marczyk также написал превосходную статью с большим количеством примеров. Генетический блог аргонавта содержит десятки ссылок на интересные эволюционные проекты.
А менее общий тип эволюционного алгоритма система обучающихся классификаторов . Это развивает ряд правил для классификации исходных данных. Это может быть применено к тому же виду проблем, для которых используются нейронные сети. Могло быть интересно разработать LCS для конкретной проблемы, такой как попытка предсказать спортивные результаты на основе формы.
Вы могли бы интересоваться чем-то как Roger Alsing Мона Лиза
Я рассматриваю развитие lego структуры безусловно самый интересный игрушечный проект для GA.
Возможно нахождение тура коммивояжера . Я недавно попытался найти пешеходную экскурсию вокруг приблизительно 66 мест в Париже, и я нашел кодирование всех этих вещей очень забавным. Я думал свое волнение, остановленное из двух источников: то, что я мог потянуть туры (также одна хорошая вещь об идее Моны Лизы, или если Ваша вещь разработки, структуры Lego) и то, что существует столько подходов, которые можно сравнить:
- можно использовать простую эвристику, как "запускаются где-нибудь и всегда переходят к самому близкому, непосещаемому местоположению".
- можно использовать более сложную эвристику, как "продолжают добавлять края (где угодно) в порядке путем увеличения стоимости, кроме тех случаев, когда это вызвало бы три края из одной вершины или меньшего цикла".
- можно использовать алгоритмы аппроксимации, такой как легкий на основе минимальных связующих деревьев , если затраты удовлетворяют треугольное неравенство. В качестве награды можно кодировать минимальные связующие деревья (возможно, Вы могли даже использовать ГАЗ там, несмотря на доступность быстрых-и-легких точных алгоритмов). Если Вы чувствуете себя уверенно, можно кодировать тяжелее (3/2) - алгоритм аппроксимации на основе минимальных связующих деревьев и идеальных соответствий.
- , Если у Вас есть какой-либо тур коммивояжера и он пересекает себя, можно улучшить его путем "распрямления его". Снова, это принимает некоторые условия на функции стоимости.
- можно даже попытаться найти тур сами и видеть, можно ли победить компьютер.
- Наконец, что не менее важно, генетические алгоритмы! Проблема очень хорошо подходит для ГАЗА, потому что существует очень ясная функция фитнеса и очень простой способ сделать перекомбинацию.
См. , Какие проблемы могли быть решены с помощью Генетического Программирования?
я думал , конструкция механизма была действительно прохладна.
Это использовалось в сложных синтезаторах для генерации звуковых патчей (например, Clavia Nord Модульный G2), я попробую его за другие машины также, Yamaha DX7 приходит на ум, но я предполагаю, что там существует довольно много альтернатив программного обеспечения. Или формирование изображения.
Read на теории позади алгоритмов патча в статье Palle Dahlstedt. Это, кажется, снижается в данный момент хотя...
Генетические алгоритмы хорошо подходят для оптимизации и планирования. Пример запланировал бы ряд машин, имея части и операторы со временем для выполнения ряда задач. В то время как, вероятно, не самый захватывающий проект, это имело бы приложения реального мира.
Я весело провел время, играя с Игрой Conway Жизни и Генетических алгоритмов,
попытка развить усовершенствованные формы жизни.. Не уверенный, если это заставит Вас напряженно трудиться для
несколько месяцев хотя..
Я полагаю, что видел упоминание о , проект использовать тот, чтобы попытаться узнать с оптимальной раскладкой клавиатуры будет - для "избиения Dvorak", как это было.: D
Назад в колледже я сделал многомерную функциональную минимизацию.. позволяет говорят, что у Вас есть f (x), который берет параметры x1, x2, x3..., xn и генерирует значение Y.. необходимо найти параметры x1.., xn таким образом, что Y=Y1.. не настолько трудный.. интересный способ учиться, тем не менее. Хотя Nedlermead является более эффективным путем.. это не подвержено застреванию в локальном minimas.
Создавайте музыкальные композиции! Прочтите о Дэвиде Коупе и его программе Эмили Хауэлл.
Я читал о чем-то похожем на предложенное в вопросе для автоматической генерации тестовых примеров. На самом деле все было наоборот. Вы указываете тестовые примеры, а затем позволяете алгоритму (генетическому программированию) создать код, который пройдет. Таким образом вы предоставляете спецификацию и разводите свою программу. Если вы немного погуглите, то сможете найти некоторые исследования по этому поводу.
Я считаю это очень интригующей идеей. Конечно, сейчас никто не станет создавать подобное приложение, но это отличная область для изучения.