Plan Szkolenia

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

Wymagania

Basic understanding of search problems and optimization

  28 godzin
 

Liczba uczestników


Data rozpoczęcia

Data zakończenia


Daty szkoleń są uzależnione od dostępności trenerów. Szkolenia standardowo odbywają się w godzinach od 09:00 do 16:00.
Szkolenia zdalne są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Szkolenia Powiązane

Powiązane Kategorie