데모 · 팀 간 공정한 이동

달력을 생성하고 각 팀이 얼마나 이동하는지 측정하세요.

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

최적화 결과

트리를 클릭하면 확장됩니다

총 여행 비용:7934.38 km

규칙 위반:0

몇 초가 걸립니다.

참고: 논문 버전이 무작위 달력을 이긴 것은 아닙니다. 새로운 엔진이 예비 시험에서 이겼습니다. 학교 프로젝트에서는 이것이 장점입니다: 기준선과 측정할 수 있는 개선 지점이 있기 때문입니다.

인구 규모:100

세대 수:20

교차 확률:0.8

돌연변이 확률:0.2

수업에서 질문을 받게 될 답변들입니다.

AI는 어디에 있지?

유전 프로그래밍

달력은 진화하는 나무입니다. 코드는 programa_genetico/ DEAP 라이브러리를 사용하고 있습니다.
어떤 패턴을 사용하시나요?

MVT, Facade, Template Method

Django는 모델, 뷰, 템플릿을 분리합니다. ProgramaFacadeView 엔진을 단일 입력 뒤에 숨깁니다.
어떻게 적응시켜야 할까요?

팀과 규칙 변경

팀과 좌표는 가이드에 기록되어 있습니다. 팀을 위한 아이디어: 전략 패턴을 '공정한 여행' 지표로 사용하세요.
내가 쓸 수 있어?

네, GPL-3.0 기준입니다

수정할 수 있습니다. 출처는 유지하고 논문을 인용하세요. 인용 방법

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

이 질문을 복사해서 사용하는 마법사에 붙여넣고, programa_genetico/programagenetico.py 파일도 함께 넣으세요.

이 유전 프로그램이 어떻게 일정을 만들고 평가하는지 단계별로 설명해 주세요. 그리고 '공정한 여행'의 척도가 가장 많이 이동하는 팀과 가장 적게 이동하는 팀의 차이가 되도록 바꾸고 싶은 점을 말해 주세요.

코드와 대조해 보여주는 것을 확인하세요. AI가 틀릴 수 있습니다.