Найти - Пользователи
Полная версия: Пара вопросов про ген. программировании на Python
Начало » Python для экспертов » Пара вопросов про ген. программировании на Python
1
uhbif19
Начал писать небольшой скрипт, и оказалось что хотя общей информации очень много, конкретики почти нигде нет.

Может есть кто знающий на форуме ?

Во первых не понятно, какие взять примитивы для ГП на графах. Как я понимаю это базовые (арифметика + лог операции + сравнение чисел + if) и ф-я кол-ва соседних узлов, итератор соседних узлов, переход на соседний узел в итераторе. Где подобное можно посмотреть ?

Кроме того в документации DEAP не указано (ну я во всяком случае не нашел), можно ли проводить “турниры” между алгоритмами. То есть если нету fitness функции, но есть функция сравнения двух алгоритмов. Как я понимаю встроенного такого функционала нет. Какие есть способы выявления лучших экземпляров ? Можно конечно каждый попарно сравнивать, но это наверное будет очень медленно.
roku151
http://www.ozon.ru/context/detail/id/4877842/

Почитай вот эту книгу. Ответишь на все свои вопросы. Глава 14 кажись или приблизительно где-то там.
uhbif19
roku151
http://www.ozon.ru/context/detail/id/4877842/

Почитай вот эту книгу. Ответишь на все свои вопросы. Глава 14 кажись или приблизительно где-то там.
Читал. И что ? Нету там всех ответов.
roku151
извините, слишком уж быстро прочитал ваш пост и не так понял.
как-бы там ни было, что вам мешает смотреть на пример реализации гп на дереве из-той книги как на тот же граф и немного его расширить. примитивы там описаны, есть рекомендации к тому какие примитивы добавить. хотя конкретно я думаю все это зависит от специфики задачи. какую проблему вы хотите кстати решить? если не секрет.

а без фитнесс функции только попарно и сравнивать. можно конечно улучшить сравнение. явных неудачников сразу отсеивать или делить на группы, тоесть устроить чемпионат мира) хотя отборка конечно будет работать похуже и тут уже временами будет отбираться не самый лучший а самый удачливый.

и что за DEAP? ничего по нему не нашел.
This is a "lo-fi" version of our main content. To view the full version with more information, formatting and images, please click here.
Powered by DjangoBB