DigitableCourses
Настройки портала
Показать возможности портала

Локально и без аккаунта. Аккаунта нет, регистрация не нужна: введённое в инструменты остаётся в localStorage браузера и на сервер не уходит.

Свой счётчик считает открытия страниц и дочитывания: уезжает адрес и десятая доля текста. Без cookies и чужих счётчиков, IP не хранится, Do Not Track уважается. Как это проверить

Репозиторий портала не выложен, «открытым кодом» мы его не зовём. Открыто это:

Живёт портал на донатах, платных консультациях и разборах по запросу и покупке Workbench.

Планов делать курсы платными нет.

База знаний

Тема: генетические алгоритмы

7 материалов в этой теме.

Материалы

7 на странице
Статья

Каскад GA0 → GA1 → GA2: разделение уровней поиска

Почему смешение поиска решения, настройки параметров и управления бюджетом в одном цикле ломает интерпретируемость, как выглядит каскадная схема из трёх уровней и что …

#sbse#генетические алгоритмы#оптимизация
10 мин
Статья

Многокритериальная оптимизация: Парето, NSGA-II, SPEA2

Как искать решения, когда целей несколько и они конфликтуют: доминирование по Парето, недоминируемая сортировка, crowding distance, NSGA-II и SPEA2, метрики качества …

#sbse#оптимизация#метаэвристики
19 мин
Статья

Исполняемая спецификация как фитнес-функция: поиск, у которого судья — компилятор

Что происходит с генетическим алгоритмом, когда фитнес перестаёт быть экспертной оценкой и становится кодом возврата компилятора: синтез спецификаций по примерам, честная …

#sbse#генетические алгоритмы#фитнес-функция
23 мин
Статья

Иерархический каскад: три уровня поиска, делящих один бюджет

Что происходит, когда над поиском надстраивают уровень настройки параметров, а над ним — уровень распределения времени: постановка каскада GA0 → GA1 → GA2, парный замер …

#sbse#генетические алгоритмы#настройка параметров
20 мин
Статья

Генетические алгоритмы: селекция, кроссовер, мутация

Как устроен генетический алгоритм изнутри: давление отбора, рекомбинация, мутация, замещение поколений — с рабочим кодом, анализом сложности и практикой SBSE.

#sbse#генетические алгоритмы#оптимизация
19 мин
Статья

Антагонистический режим: два подагента и явное управление областью поиска

Компромисс «исследование против использования» как решение явного арбитра, а не побочный эффект операторов: постановка режима с расширяющим и сужающим подагентами, …

#sbse#генетические алгоритмы#исследование и использование
15 мин
Статья

Автоматическое исправление программ

Как поиск чинит баги за человека: локализация дефекта, операторы правки, генетический поиск патча, проблема переобучения под тесты, семантические и обучаемые подходы, APR …

#sbse#автоматическое исправление программ#тестирование
21 мин