AI อยู่ที่ไหน?
โปรแกรมทางพันธุกรรม
ปฏิทินคือต้นไม้ที่พัฒนาไปเรื่อย ๆโค้ดอยู่ใน programa_genetico/ และใช้ไลบรารี DEAP
สาธิต ·การเดินทางอย่างเป็นธรรมระหว่างทีม
สร้างปฏิทินและ วัดระยะทางที่แต่ละทีมเดินทาง
La IA (programación genética) busca calendarios donde el viaje sea corto y parejo. ¿Quieres tus propios equipos? Usa la guía de 5 pasos.
ผลลัพธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ
คลิกต้นไม้เพื่อขยาย
ค่าเดินทางรวม:7934.38 km
การละเมิดกฎ:0
ใช้เวลาแค่ไม่กี่วินาที
หมายเหตุ: เวอร์ชันวิทยานิพนธ์ไม่ได้ชนะปฏิทินสุ่มแต่เอนจินใหม่ชนะในการทดสอบเบื้องต้นสําหรับโครงการโรงเรียน นั่นถือเป็นข้อได้เปรียบ: คุณมีข้อมูลพื้นฐานและพัฒนาการที่สามารถวัดผลได้
กําหนดการ: 4T2S6G
| วันที่ | ท้องถิ่น | ออกไป |
|---|---|---|
| 11/05/2026 | ARI | WAS |
| 11/05/2026 | CHA | PIT |
| 12/05/2026 | ARI | WAS |
| 12/05/2026 | CHA | PIT |
| 13/05/2026 | ARI | WAS |
| 13/05/2026 | CHA | PIT |
| 14/05/2026 | WAS | ARI |
| 14/05/2026 | PIT | CHA |
| 16/05/2026 | WAS | ARI |
| 16/05/2026 | PIT | CHA |
| 18/05/2026 | PIT | CHA |
| 18/05/2026 | ARI | WAS |
4การกําหนดค่า
ขนาดประชากร:100
จํานวนรุ่น:20
ความน่าจะเป็นในการข้าม:0.8
ความน่าจะเป็นในการกลายพันธุ์:0.2
เพื่อแนะนําให้กับทีมของคุณ
คําตอบที่คุณจะได้รับในชั้นเรียน
คุณใช้แพทเทิร์นแบบไหนบ้าง?
MVT, Facade, Template Method
Django แยกโมเดล, วิว และเทมเพลต
ProgramaFacadeViewมันซ่อนเอนจินไว้หลังอินพุตเดียวฉันจะปรับมันยังไงดี?
เปลี่ยนทีมและกติกา
ทีมและพิกัดจะถูกบันทึกไว้ในคู่มือไอเดียสําหรับทีมของคุณ: ใช้รูปแบบกลยุทธ์สําหรับการวัด "การเดินทางที่ยุติธรรม"
ฉันใช้ได้ไหม?
ใช่ พร้อม GPL-3.0
คุณสามารถแก้ไขได้เก็บเครดิตไว้และอ้างอิงวิทยานิพนธ์ วิธีการอ้างอิง
รันบนคอมพิวเตอร์ของคุณ
git clone https://github.com/lespam/koza-ttp
cd koza-ttp
pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python manage.py runserverขอความช่วยเหลือจากผู้ช่วย AI ของคุณ
คัดลอกคําถามนี้และวางลงในตัวช่วยสร้างที่คุณใช้ พร้อมกับไฟล์ programa_genetico/programagenetico.py
อธิบายทีละขั้นตอนว่าโปรแกรมพันธุกรรมนี้สร้างและประเมินตารางอย่างไรแล้วบอกฉันว่าคุณจะเปลี่ยนแปลงอะไรเพื่อให้การวัด "การเดินทางอย่างเป็นธรรม" เป็นความแตกต่างระหว่างทีมที่เดินทางมากที่สุดกับทีมที่เดินทางน้อยที่สุด
ตรวจสอบสิ่งที่มันบอกกับโค้ด AI อาจผิดพลาดได้