Как получить новое решение с высокой вероятностью из ранее найденных, неполных решений с разными вероятностями? - PullRequest
1 голос
/ 26 мая 2019

Я работаю над алгоритмом ИИ. Во-первых, когда программа запускается, генерируется случайное решение, из которого в первой итерации программы создается 10 векторов решения, анализируя эти решения, мы можем дать каждому из них вероятность (наибольшее, второе наивысшее, третье наивысшее и т. д.) в направлении оптимальное решение, для второго ввода программы я хочу, чтобы это был вектор (возможное решение), полученный из этих 10 векторов, найденных ранее. Но мне нужно векторное решение, чтобы рассмотреть все предыдущие решения с разным влиянием в зависимости от их вероятности ...

i.e A=[4.7 ,5.6, 3.5,9 ] b=[-7.9 ,8 ,-2.8 ,4.6] c=[7 ,9.7 , 4,6,3.9] ...... 

я использовал среднее значение в моей программе

NextPossibleSolution = mean(([A;B;C;])) 

Но вы думаете, что значит правильный ход? я не думаю, потому что все решения вносят вклад, равный следующему возможному решению (следующему входу), независимо от их вероятности ... Пожалуйста, если есть формула метода или что-то еще, дайте мне знать, что ... мне это действительно нужно ... .. Миллиарда спасибо

...