Este artículo de MSDN me introdujo a los algoritmos genéticos recientemente , en el que los llama evolución combinatoria, pero parece ser lo mismo, y estoy luchando por comprender cómo combinar dos soluciones potenciales siempre producirá una nueva solución que sea al menos igual a bueno como sus...
Estoy enfrentando un problema que no estoy seguro de cómo abordar. Tengo que generar un calendario para los empleados, cada uno de ellos con limitaciones laborales específicas (algunas personales, otras comunes) Con lo que estoy trabajando: Tengo doctores Cada médico tiene que trabajar 5 días /...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Recientemente...
Wikipedia define el punto de terminación de un GA para esto: Comúnmente, el algoritmo termina cuando se ha producido un número máximo de generaciones o se ha alcanzado un nivel de aptitud física satisfactorio para la población. Si el algoritmo ha finalizado debido a un número máximo de...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que sea sobre el tema de Software Engineering Stack Exchange. Cerrado hace 6 años . He completado el curso...
Tal como está actualmente, esta pregunta no es adecuada para nuestro formato de preguntas y respuestas. Esperamos que las respuestas estén respaldadas por hechos, referencias o experiencia, pero esta pregunta probablemente requerirá debate, argumentos, encuestas o discusión
Por lo que he leído, los algoritmos genéticos generalmente se aplican (¿siempre?) A los cromosomas de bits. Entonces, si un problema implica maximizar una función que toma valores enteros, los enteros se codifican primero como bits. ¿Es necesario este mapeo? Parece que podría tomar cromosomas de...
Por lo que entiendo, los algoritmos genéticos prueban múltiples variaciones y evalúan la idoneidad de cada variación. Luego seleccionan las mejores variaciones, las cambian un poco y continúan el proceso con la próxima generación. Pero, ¿qué pasa si tenemos recursos informáticos ilimitados?...
La mayor parte de la literatura que he leído sobre GA sugiere usar un valor cruzado de alrededor de 0.7, por lo que toma el primer 70% de los genes de un cromosoma y el último 30% del otro para producir un nuevo cromosoma. Si está eligiendo los cromosomas parentales tomando los dos primeros...