CodingTrain / CodingTrain/Suggestion-Box
combination of Generic algorithm and Monte Carlo simulation
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Keine Sprachdaten
- Sterne
- 570
- Forks
- 85
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Hi there, I am reading a paper whose GA and MC are complained and I can't understand how. the problem is to estimate parameters of mixed logit model. it get started by selection 70 random numbers for parameters by Monte Carlo simulation. then some chromosomes are selected with higher fitness but I can't understand how we use MC again? I mean how new generation are produced? could you please help me? I would really appreciate it.
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Es wird keine Repository-Datei, kein Test und kein Einstiegspunkt erwähnt; beginne damit, den Kontext des Issues und, falls verfügbar, das referenzierte Paper zu prüfen. Als abgeschlossen würde eine klare Erklärung gelten, wie Monte-Carlo-Sampling und der genetische Algorithmus zusammenwirken, um jede Generation zu erzeugen; das Issue definiert jedoch keine Änderung an Code oder Dokumentation.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Bereich
- content
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100