我正在编写一个程序，我想知道如何使用某种人工智能算法，使程序能够学习并为我的字段分配适当的权重值。

例如，我有字段a、b、c、d和e。这些字段的权重各不相同，因为字段a比d更有价值。我想知道如何实现这一点，以便我可以标准化这些值，并使用这些值的总和进行比较。

示例：

Weight of a = 1Weight of b = 2Weight of c = 3Weight of d = 4Weight of e = 5

对于总和，将每个字段的值乘以其分配的权重：

Result = (value of a) * 1 + (value of b) * 2 + (value of c) * 3 + (value of d) * 4 + (value of e) * 5

我希望输入一些训练数据，并训练我的程序学习和比较每个对象所拥有的a、b、c、d、e值，以便它可以为每个字段分配权重。

编辑：我只是在寻找一种方法来实现这一点，无论是使用神经网络，还是其他方法来学习并为这些字段分配权重。

回答：

实现这一点的最佳方式在很大程度上取决于你正在编写的程序类型。你如何评估result的答案有多好？

如果result可以以分类的方式被判定为正确或错误，那么神经网络将是一个很好的选择。你可以使用两层拓扑结构（即所有输入节点都连接到每个输出节点，中间没有层），并让每个输入节点对应你的一个字段（a、b、c等）。然后，你可以使用反向传播来训练网络，使得每组字段值映射到正确的类别。你最终得到的边缘权重将是与每个字段关联的权重。

然而，如果result可以以某种连续的方式被判定为更准确或不太准确，遗传算法可能是更好的解决方案。如果你将result与某个理想值进行比较，或者你在某种具有可评估结果的函数中使用这些权重（如游戏），或者其他类似情况，都可能是这种情况。你使用的适应度函数将取决于你的具体情况（对于上述示例，你可能使用接近理想值的程度，或者使用这些值玩游戏时的胜负比）。你可以以多种方式格式化候选解决方案：

• 一种选择是使用一系列表示每个权重的二进制位串。突变可以翻转任何位，交叉可以在字符串的任何点发生（或者你可以只允许它在数字之间发生）
• 如果你想允许浮点值，你可能最好使用一个系统，其中每个候选解决方案是一组权重。突变可以从给定的权重中加减，交叉可以在列表内的任何点发生。

如果你能提供更多关于你的程序具体要实现什么的信息，我可以尝试提供更具体的建议。