udførelsen af er nogenlunde det samme med -læring for sti-planlægning problem. I dette papir fokuserer vi på de typiske planlægning og sti planlægning problemer i en intelligent lager. GA skaber de bedste resultater for lager planlægning i forhold til andre metoder, vi har undersøgt. Den nye løsning forbedrer nytte af intelligent warehouse system bemærkelsesværdigt, og er praktisk til forskellige applikationer. Når antallet af klynger for hvert løsning er blevet etableret, starter medoids er også tilfældigt valgt. Som mål for vores GA, er at bestemme det optimale antal klynger og deres medlemskab, fitness-funktion, vil den nødvendigvis også omfatte nogle mål for, hvor godt de data, der er grupperet.
Hver kandidat løsning i GA befolkning koder K, antallet af klynger i løsningen, og en vektor m af længde K, casino som angiver medoid for hver af disse klynger. Den anden fase detaljer processen med tildeling af en ‘fitness’ score til hver løsning i befolkningen gennem brug af en iteration af k-medoids algoritme og silhuet variabel. De eksperimentelle resultater viser effektiviteten af den nye løsning ved at kombinere GA og RL. Når en nul eller dobbelt nul hits, mister du halvdelen af indsatsen eller kan lade indsats er i spil, med de resultater, der fastsættes på næste spin. Disse roulette kanter er ret høj, når man sammenligner dem til kanten af en grundlæggende strategi spiller på traditionelle blackjack og på de bedste spil i craps – omkring en halv procent.
for at udtænke et fjols bevis strategi du skal have et system, det kunne være noget så simpelt som at placere chips i en tilfældig rækkefølge eller altid blæser på den dør, som du ruller. Du skal først skære alle takster, som giver dårlig løn, som den satsning nummer fem. De fire andre grupper klarer sig bedre end -betyder i de fleste tilfælde, BU-værdier i intervallet fra 25% til 75% som opgave nummer stiger, og de fire metoder udføre meget tæt på hinanden. Mens trimning, sikrer vi, at motiver er ikke forkortet under en minimum længde af fire nukleotider.
Mens ikke-forhandler RNG spil er bredt tilgængelig i Demo-mode, roulette borde køre med Levende croupiers accepterer kun spillere med rigtige penge. Rigtige penge tilstand har en anden RNG eller bedre at sige en ægte tilfældig RNG. Der er en stor fejl, men — disse triste automatiserede bots er ringere roulette strategi software, og de kan bare ikke sammenligne med den virkelige magt Roulette Sniper (eller de mange andre, der Rou-B automatiserer). 4. Muligheden for at have et modul, der vil give dig mulighed for at prøve din strategi med rigtige penge simulator. De har en konstant værdi på omkring 95% af alle sammen. Denne lokale søg trin vil vælge ‘gode’ medoids baseret på den aktuelle værdi af K, og i høj grad fremskynder konvergens af GA mod lovende løsninger.
Hvis medoids er opdateret i løbet af swap-trin, opgaven trin gentages. Udførelsen af kun én runde af k-medoids algoritme giver os fordelen af bedre nuværende løsninger via lokal søgning, uden at den beregningsmæssige overhead af en fuld k-medoids tilgang, der typisk løber indtil ingen yderligere opdateringer til medoids kan gøres for at sænke de samlede omkostninger af klynge-konfigurationer. Hvis den nye pris er lavere end den tidligere pris, kan vi holde den nye medoid. For at beregne trænings-og for en kandidat løsning, vi først udføre en runde af k-medoids algoritme, som er skitseret i Algoritme 1. Kort fortalt, vi skal først tildele hvert motiv til sin nærmeste medoid baseret på distance matrix og derefter beregne de samlede omkostninger i klyngen konfiguration, der er defineret som den samlede afstand for hver motiv til sin nærmeste medoid. Den første af disse er initialisering fase, hvor vi konstruere en distance matrix for motiver i vores datasæt, baseret på k-mer frekvenser og skabe en indledende tilfældig population af kandidat clustering løsninger.
