デモ ·チーム間のフェアトラベル

カレンダーを作成し、各チームがどれだけ移動するかを測りましょう。

La IA (programación genética) busca calendarios donde el viaje sea corto y parejo. ¿Quieres tus propios equipos? Usa la guía de 5 pasos.

最適化結果

エンジンを起動して最適なカレンダーツリーを見るボタンを押せばいい。

数秒かかる。

注: 論文版はランダムなカレンダーに勝ったわけではありません。新しいエンジンが予備テストで勝ちました。学校のプロジェクトとしては、基準と改善を測定できる利点があります。

人口規模:100

世代数:20

交差確率:0.8

突然変異確率:0.2

授業で求められる答えです。

AIはどこにいる?

遺伝的プログラミング

カレンダーは進化する木のことです。コードは programa_genetico/ で、DEAPライブラリを使用しています。
どんなパターンを使っていますか?

MVT, Facade, Template Method

Djangoはモデル、ビュー、テンプレートを分離しています。 ProgramaFacadeView エンジンは単一の入力の背後に隠れています。
どうやって適応させればいいのでしょうか?

チームとルールの変更

チームと座標はガイドに記録されています。チームへのアイデアとして、「フェアトリップ」指標として戦略パターンを使いましょう。
使ってもいいですか?

はい、GPL-3.0で

修正は可能です。クレジットは残し、論文を引用してください。引用方法

git clone https://github.com/lespam/koza-ttp
cd koza-ttp
pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python manage.py runserver

この質問をコピーして、使っているウィザードに貼り付け、programa_genetico/programagenetico.py ファイルと一緒に貼り付けてください。

この遺伝子プログラムがどのようにスケジュールを作成し評価しているのか、ステップバイステップで説明してください。そして、「フェアトラベル」の指標を、最も多く移動するチームと最も少ないチームの差にするために、何を変えたいか教えてください。

コードと照らし合わせて確認してください。AIは間違えることがあります。