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私の理解では、遺伝的アルゴリズムは多目的最適化のための強力なツールです。 さらに、ニューラルネットワーク（特に深いネットワーク）のトレーニングは難しく、多くの問題があります（非凸コスト関数-極小、勾配の消失および爆発など）。 また、GAを使用してNNを概念的にトレーニングすることも可能です。私は、なぜ彼らが実際に使われないのだろうと思っていましたか？パフォーマンスの問題ですか？

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休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 4年前休業。 私はプロジェクトに取り組んでおり、どのアルゴリズムを選択するかを決定するのが困難ですregression。私は1つを選ぶ必要がありますどのような条件の下で知りたいlinear regressionか、Decision Tree regressionまたはRandom Forest regression？上記のツリーの中で特定のアルゴリズムに移行することを決定するデータの特定の特性はありますか？決定を下すためにデータセットを調べる必要がある特性は何ですか？そして、もう一つが選択になるだろういくつかの理由があるdecision treeかrandom forest、アルゴリズム同じ正しさをすることによって達成することができたとしてもはlinear regression？

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Pythonの遺伝的アルゴリズムアプローチを使用して関数がその最小値を達成するポイントを見つける方法の例を探していました。DEAPのドキュメントを確認しましたが、その例を理解するのは非常に困難でした。例えば： def function(x,y): return x*y+3*x-x**2 xとyの両方の初期ランダム値（同じ次元からのものではない）を供給することができる遺伝的アルゴリズムを作成する方法についての参考文献を探しています。遺伝的アルゴリズムの作成と使用の経験を持つ誰かが私にこれについていくつかのガイダンスを提供できますか？

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