Formation Genetic Algorithms

Code formation

genealgo

Duration

28 hours (généralement 4 jours pauses comprises)

Pré requis

Basic understanding of search problems and optimization

Overview

Ce cours de quatre jours vise à expliquer le fonctionnement des algorithmes génétiques. il explique également comment sélectionner les paramètres de modèle d'un algorithme génétique; Ce cours a de nombreuses applications pour les algorithmes génétiques et les problèmes d’optimisation sont abordés avec les algorithmes génétiques.

Machine Translated

Plan du cours

Day 1:

  • What is a genetic algorithm?
  • Chromosome fitness
  • Choosing the random initial population
  • The crossover operations
  • A numeric optimzation example

Day 2

  • When to use genetic algorithm
  • Coding the gene
  • Local maximums and mutation operation
  • Population diversity

Day 3

  • The meaning and effect of each genetic algorithm parameter
  • Varying genetic parameters
  • Optimizing scheduling problems
  • Cross over and mutation for scheduling problems

Day 4

  • Optimizing program or set of rules
  • Cross over and mutation operations for optimizing programs
  • Creating a parallel model of the genetic algorithm
  • Evaluating the genetic algorithm
  • Applications of genetic algorithm

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