即时通讯使用JGAP以产生用于示意testvectors。 我通过设置染色体的基因是位有一个testvector的最大覆盖。 现在我需要得到一个100%的覆盖率与testvectors的最小数量。
如果i设计每个基因是一个testvector,ID需要计算基于基因和总的覆盖范围和ID的数目的适应度函数也需要发展既染色体长度和每个testvectors(基因)位..
它甚至有可能有一个可变长度的染色体?
是否有这种类型的任务,任何标准的设计?
即时通讯使用JGAP以产生用于示意testvectors。 我通过设置染色体的基因是位有一个testvector的最大覆盖。 现在我需要得到一个100%的覆盖率与testvectors的最小数量。
如果i设计每个基因是一个testvector,ID需要计算基于基因和总的覆盖范围和ID的数目的适应度函数也需要发展既染色体长度和每个testvectors(基因)位..
它甚至有可能有一个可变长度的染色体?
是否有这种类型的任务,任何标准的设计?
声音类似于车辆路径问题(VRP)中的比特。 目前该解决方案通常编码为列表的列表。 每个列表代表车辆的巡回赛和所有他们一起代表一个解决问题的办法。
我想你可以用类似的方式进行编码。 考虑要涵盖您要访问,并考虑各车辆是“testvector”一个客户的每一点。 要覆盖所有点(如通常在您要访问的所有客户VRP解决方案),但是你想的车辆(= testvectors)的最小数目覆盖它们。
你有什么问题的具体限制? 我假设你有某种限制的哪个点可以在一定testvector覆盖。