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World File Search System遗传算法
资源的双重建设性遗传算法 -
摘要 - 许多基于项目的组织（包括建筑和土木工程公司）出现了许多基于项目的组织。已经提出了针对资源有限的项目调度问题的许多启发式和元启发式方法。在本文中，提出了两个建设性遗传算法针对资源构成的多个项目调度问题提出的，该问题受益于许多优先级和几个辅助规则，这些规则被供应串行时间表生成方案（SGS），其中使用辅助规则来打破几个活动相等的优先级值。从多项目调度问题库（MPSPLIB）网站检索了不同尺寸的数值标准问题，并且在不同方案中分析了数值结果。然后，使用遗传算法来改善其参数通过实验设计（DOE）调谐的结果。这项研究的结果表明，所提出的方法的性能显着改善了几个问题实例的解决方案，并在mpsplib中注册。关键字 - 项目调度，多个项目，优先规则，决胜局，遗传算法。
具有遗传算法的基于零件的设计研究
摘要在将上循环描述为将一组现有 /二手材料安装到新设计中的问题时，本文利用遗传算法（GA）和树叉在有限的材料清单中锻炼设计。它提出了一种自下而上的生成方法，旨在通过降低材料选择性来增加上循环的适用性。纸张介绍了两种情况：第一个基于树叉从一棵树中采购的树叉，第二个利用废物材料，即从森林地面收集的树叉。IT研究了从较早设计阶段的材料尺寸和制造约束的气体，以扩大这些元素的形态参与并创建自下而上的生成系统。该论文在没有事先选择的情况下利用废料，而不会改变或变形其独特的几何形状以最大程度地减少制造能耗。它提出了由十个叉子制成的制作的桌子结构。关键字树叉，遗传算法，生成设计，最大程度地减少废物，可持续性，材料上循环，物质可用性的设计，循环经济1.简介
使用遗传算法优化特征选择
分析大型数据集以选择最佳特征是机器学习和数据挖掘中最重要的研究领域之一。此特征选择过程涉及降维，这对于提高模型的性能并降低其复杂性至关重要。最近，已经提出了几种类型的属性选择方法，这些方法使用不同的方法来获取属性的代表性子集。然而，已经提出了基于种群的进化算法，例如遗传算法 (GA)，通过避免局部最优并改进选择过程本身来弥补这些缺点。本文对基于 GA 的特征选择技术的应用及其在不同领域的有效性进行了全面的回顾。本综述使用 PRISMA 方法进行；因此，对相关文献进行了系统的识别、筛选和分析。因此，我们的结果暗示该领域的混合 GA 方法（包括但不限于 GA-Wrapper 特征选择器和 HGA-神经网络）通过解决诸如探索不必要的搜索空间、准确性性能问题和复杂性等问题，已经大大提高了它们的潜力。本文的结论将讨论遗传算法在特征选择中的潜力以及提高其适用性和性能的未来研究方向。
通过遗传算法进行图像特征提取的研究。
从庞大且可能异构的影像数据集中提取感兴趣的特征是许多终端用户面临的一项关键任务。从大范围环境监测到太空商业勘探，再到现代制图，工人和研究人员可以使用在一系列光谱带中运行的高性能收集平台。随着新的分发技术和数据格式使这些数据的传播越来越便宜和容易，成功利用这些信息的瓶颈比以往任何时候都更多地取决于是否有合适的分析工具。开发这些工具是一项昂贵的业务，通常需要高技能分析师投入大量时间。国家和商业压力为开发用于传统数据格式（例如，光电影像、全色和/或可见/红外）的成熟工具提供了必要的动力，用于被认为重要的特定任务，但可能会出现新情况，现有工具可能是专有的或保密的。分析工具的通用性本身就是一个重要问题。成熟的工具经常表现出很强的专业化。此外，随着 LANDSAT 和 SPOT 等多光谱传感器平台的出现，分析师现在可以搜索光谱、空间以及可能的混合空间光谱特征，这需要开发全新的工具包。我们在遥感领域的工作促使我们寻求
最大问题的量子遗传算法框架
最大问题是组合优化的一个基本问题，具有物流，网络设计和统计物理等不同领域的显着含义。该算法代表了平衡理论严谨性和实际可扩展性的创新方法。提出的方法使用基于格罗弗的进化框架和划分和混合原理来研究量子遗传算法（QGA）。通过将图形分配到可靠的子图中，独立优化每个图并应用图形收缩以合并解决方案，该方法利用了Maxcut的固有二进制对称性，以确保计算效率和稳健的近似性能。理论分析为算法效率建立了基础，而经验评估则提供了其有效性的定量证据。在完整图上，所提出的方法始终达到真正的最佳最大值值，超过了半芬特编程方法（SDP）方法，该方法可为较大图提供多达99.7％的最佳解决方案。在Erd˝os-r´enyi随机图上，QGA表现出竞争性能，达到了SDP结果92-96％以内的中位数解决方案。这些结果展示了QGA框架提供竞争解决方案的潜力，即使在启发式约束下，也证明了其对量子硬件的可伸缩性的承诺。
具有推理原始形式主义的遗传算法
摘要 量子退火是一种计算方法，其中优化和机器学习问题被映射到受量子涨落影响的物理实现的能量景观中，允许利用这些涨落来帮助找到世界上一些最具挑战性的计算问题的解决方案。最近，由于构建了基于通量量子比特的大规模量子退火设备，该领域引起了广泛关注。这些设备已经实现了一种称为反向退火的技术，允许在本地搜索解决方案空间，并且已经测试了基于这些技术的算法。在本文中，我开发了一种量子退火器算法设计的形式化，我称之为“推理原语”形式化。这种形式化自然适合于表达结构上类似于遗传算法的算法，但退火处理器执行组合交叉/变异步骤。我演示了如何使用这些方法来理解已经实现的算法，以及这些控制与当前为提高量子退火器性能而进行的各种其他努力的兼容性。
使用 Python 进行遗传算法实践
第 1 章：遗传算法简介 8 什么是遗传算法？ 9 达尔文进化论 9 遗传算法的类比 10 基因型 10 种群 11 适应度函数 11 选择 11 交叉 12 突变 12 遗传算法背后的理论 13 模式定理 14 与传统算法的区别 15 基于种群 16 遗传表示 16 适应度函数 16 概率行为 17 遗传算法的优势 17 全局优化 18 处理复杂问题 19 处理缺乏数学表示的情况 19 抗噪声能力 19 并行性 20 持续学习 20 遗传算法的局限性 20 特殊定义 21 超参数调整 21 计算密集型 21 过早收敛 21 没有保证的解决方案 22 遗传算法的用例 22 总结 23 进一步阅读 23 第 2 章：理解遗传算法的关键组成部分 24 遗传算法的基本流程 25 创建初始种群 26
使用遗传算法创建对抗性示例
摘要随着我们越来越多地将人工智能整合到我们的日常任务中，至关重要的是要确保这些系统可靠且可靠地抵抗对抗性攻击。在本文中，我们介绍了Clef Checkthat任务6的参与！2024实验室。在我们的工作中，我们探索了几种方法，可以将其分为两类。第一组专注于使用遗传算法来检测单词并通过多种方法（例如添加/删除单词和使用同义）进行更改。在第二组方法中，我们使用大型语言模型来产生对抗性攻击。基于我们的综合实验，我们选择了基于遗传算法的模型，该模型利用分裂单词和同质同源物作为文本操纵方法的组合，作为我们的主要模型。我们根据Bodega度量和手动评估排名第三。
遗传算法的评论：操作和应用
本文介绍了遗传算法（GA）的回顾，这是一种受自然选择和遗传学启发的突出优化技术。在快速发展的计算方法论的背景下，GA在解决各个领域的复杂优化问题方面的功效引起了极大的关注。背景强调了优化技术在应对现实世界挑战方面的重要意义。但是，问题的固有复杂性和多样性需要使用多功能方法。问题声明强调了探索GA的基本操作和应用的需求，以提供对其能力和局限性的细微理解。本综述的目标包括探索基本的遗传操作员，例如选择，交叉和突变，同时研究其在维持多样性和融入最佳解决方案的作用中。方法论，对现有文献进行了系统分析，以使GA应用中的关键见解和趋势进行分解。主要发现表明，GA在解决工程，经济学，生物信息学及其他方面的问题方面的适应性。通过促进在大型解决方案空间内发现最佳或近乎最佳的解决方案，GA证明了其在传统方法不足的情况下的勇气。结论强调了GA在优化景观中的持久相关性，强调了它们仍然是解决复杂的现实世界挑战的重要工具，只要他们的参数是裁定的，以平衡探索和剥削。
基于量子启发的遗传算法模型自动
由于许多优势，近年来自动调制分类（AMC）的受欢迎程度很高。在交流方面，AMC的可靠性非常关键。增加信号的数量成倍增加了使用AMC的成本。精确的分类方法，例如神经网络，其中神经网络的参数或输入变量的尺寸或输出变量的尺寸是动态修改的，在获得高精度结果方面尚未成功。为了提高调制分类的准确性，本研究采用基于量子（灵感）遗传算法（Qiga）的“ Qiga”特征选择模型。qiga用于选择正确的功能，并限制必须学习的示例数量，以便缩短整体系统时间并降低计算成本。选择出色的特性通过量子计算增强，这是为了降低解决方案的复杂性。内部验证结果表明，Qiga模型显着提高了统计匹配质量，并显着优于其他模型。关键字