मुझे एआई अनुकूलन सॉफ्टवेयर (जेनेटिक एल्गोरिदम, कण स्वर्ग, चींटी कॉलोनी, ...) पर काम करना अच्छा लगता है। दुर्भाग्य से मैं हल करने के लिए दिलचस्प समस्याओं से बाहर चला गया है। आप किस समस्या को हल करना चाहते हैं?आप क्या अनुकूलन समस्या हल करना चाहते हैं?
यह list of NP complete problems आप थोड़ी देर के लिए व्यस्त रखने चाहिए ...
क्या Netflix Prize गिनती है?
Go Game के बारे में क्या?
मैं अपने बैंक बैलेंस अनुकूलित चाहते हैं ताकि वहाँ है जितना संभव हो उतना पैसा महीने के अंत में छोड़ दिया है, बजाय दूसरी तरह के दौर ।
Hutter Prize के बारे में कैसे?
विकिपीडिया पर entry से:
Hutter पुरस्कार नकद पुरस्कार मार्कस हटर जो एक विशिष्ट 100 एमबी अंग्रेजी पाठ फ़ाइल पर डेटा संपीड़न सुधार पुरस्कार द्वारा वित्त पोषित है। [...]
Hutter पुरस्कार के लक्ष्य कृत्रिम खुफिया (AI) के क्षेत्र में अनुसंधान को बढ़ावा देना है। आयोजकों का मानना है कि टेक्स्ट संपीड़न और एआई समकक्ष समस्याएं हैं।
मूल रूप से विचार यह है कि एक कंप्रेसर बनाने के लिए जो डेटा को सबसे अधिक कुशलता से संपीड़ित करने में सक्षम है, कंप्रेसर मार्कस हटर के शब्दों में "स्मार्ट" होना चाहिए। कृत्रिम बुद्धि और संपीड़न के बीच संबंधों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, Motivation और FAQ हटर पुरस्कार वेबसाइट के अनुभाग देखें।
मैं 0 बाइट्स तक इसे संपीड़ित करने के एक तरीके के बारे में सोच सकता हूं ... –
@ जोन बी, वह है एफएक्यू में संबोधित, "डिकंप्रेसर आकार सहित, obfuscation को प्रोत्साहित करता है"। – finnw
यहां रंगीन मात्रा और छवि संपीड़न के साथ टंकण करते समय एक दिलचस्प व्यावहारिक समस्या आई है।
मूल विचार यह है कि मुझे एक ऐसा प्रोग्राम चाहिए जो मैं एक तस्वीर देता हूं और यह रंगों की मात्रा को कम करता है जितना संभव हो उतना मुझे देखे बिना। चूंकि प्रत्येक व्यक्ति की आंख की अलग संवेदनशीलता होती है (और आंखों में लाल/हरे/नीले तीव्रता की अलग संवेदनशीलता होती है), इस संवेदनशीलता दहलीज को किसी भी तरह से निर्दिष्ट करना संभव होना चाहिए।
दूसरे शब्दों में, एक TrueColor चित्र में, इतना है कि एक और रंग के साथ हर पिक्सेल का रंग बदल देते हैं:
डी अलग अलग तरीकों से परिभाषित किया जा सकता से मूल रंग से आगे नहीं रंग है है, होगा।उदाहरण के लिए: (हर पिक्सेल के लिए आप मान्य प्रतिस्थापन मूल्यों का एक आयताकार घनाभ प्राप्त) उनमें से प्रत्येक के लिए अधिकतम संभव विचलन निर्दिष्ट करने के लिए
दिया गया डी = एसकर्ट ((आर 2-आर 1)^2 + (जी 2-जी 1)^2 + (बी 2-बी 1)^2), एक अच्छा दृष्टिकोण सभी पैलेट रंगों को प्रस्तुत करना होगा, और सभी के सेट की गणना करना होगा प्रत्येक पैलेट प्रविष्टि के बीच निकटतम पड़ोसियों '। जहां दूरी थ्रेस-होल्ड के अंदर गिरती है, औसत और दोहराने के साथ दोनों को प्रतिस्थापित करें, –
क्या * गारंटीकृत * कम से कम रंगों को वापस करने के लिए आवश्यक है? और अंततः यह एक पिक्सेल के रंग के लिए पर्याप्त मात्रा में विचलित होने की अनुमति नहीं देगा (यह मुझे लगता है कि यह होगा)। –
सुडोकू पहेली के दिए गए सेट के लिए सबसे कुशल समाधान। (ब्रूट-फोर्स विधियों को छोड़कर)
मुझे लगता है कि एनपी-पूर्ण समस्याओं पर जाता है ... –
सुडोकू को आसानी से रैखिक प्रोग्रामिंग या कंटेंट प्रोग्रामिंग के साथ हल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए देखें http://choco-solver.net/index.php?title=Sudoku_and_constraint_programming – martinus
न्यूनतम सॉर्टिंग जाल के लिए डैनी हिलिस के सह-विकासवादी दृष्टिकोण देखें। हल करने का विरोध करने वाले बोर्डों के खिलाफ एक सुडोकू सॉल्वर विकसित करना ... – jamesh
जबकि (व्यय> आय) व्यय -; –
मैंने कोशिश की लेकिन यह बिलकंटबी अनइज्ड अपवाद फेंकता है यह भी लगता है कि कुछ अन्य थ्रेड बार-बार मेरी आय में कमी कर रहे हैं – frankodwyer
मैंने आय.राइज़() की कोशिश की है लेकिन यह हमेशा शून्य लौटाता है :( –