Ste*_*ini 9 python genetic-programming evolutionary-algorithm
我不打算在我的博客上放一个链接,但我没有任何其他方法来澄清我的真正含义.这篇文章很长,它的三个部分(1,2,3),但是如果你很好奇,这是值得阅读.
很久以前(至少5年)我编写了一个生成"数学细菌"的python程序.这些细菌是python对象,具有简单的基于操作码的遗传密码.您可以使用数字为它们提供数据,并根据其代码的执行返回一个数字.我随机生成他们的遗传密码,并将环境选择应用于那些产生类似于预定义预期值的结果的对象.然后我让他们复制,引入突变,并进化它们.结果非常有趣,因为他们的遗传密码基本上学习如何解决简单方程,即使对于训练数据集的不同值也是如此.
现在,这件事只是一个玩具.我有时间浪费,我想满足自己的好奇心.但是,我认为在研究方面已经做了一些事情......我希望我在这里重新发明轮子.你是否意识到更多认真尝试制造像我编程的细菌一样的细菌？
请注意,这不是真正的"遗传算法".遗传算法是指您使用进化/选择来改进针对给定评分函数的参数向量.这有点不同.我针对给定的评分函数优化代码而不是参数.
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