典型的な遺伝的アルゴリズムでは、母集団内の個人の記述にエントロピーの量が与えられた場合に、収束するために必要な世代を推定するためのガイドラインはありますか？
また、世代ごとの子孫の数と突然変異率も要求するのは合理的だと思いますが、現時点では、これらのパラメーターの調整にはあまり関心がありません。
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数学的モデルの形での具体的なガイドラインはありませんが、パラメータの設定とその選択方法に関するアドバイスについて人々が伝達するために使用する概念がいくつかあります。これらの概念の 1 つは多様性です。これは、あなたが言及したエントロピーに似ています。もう 1 つの概念は選択圧と呼ばれ、相対的な適合度に基づいて個人が選択される可能性を決定します。
多様性と選択圧力は世代ごとに計算できますが、世代間の変化を推定することは非常に困難です。また、次世代の適合度分布を推定するために、交差演算子と突然変異演算子の期待される品質を予測するモデルも必要になります。
ごく最近、これらのトピックに関する研究が発表されました: * チカーノとアルバ。2011. ランドスケープ理論を使用したビットフリップ変異の期待曲線の正確な計算 * Chicano、Whitley、および Alba。2012. 一様交差の期待曲線の正確な計算
あなたの質問は一般的な研究の関心から生じたものですか、それとも実践的な指針を求めていますか?
于 2012-11-28T07:18:40.323 に答える
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いいえ。アルゴリズムの数学的モデル (初期母集団、組み合わせ関数、突然変異関数) を定義すると、通常の数学的方法を使用して知りたいことを計算できますが、「典型的な遺伝的アルゴリズム」はあいまいすぎて意味のある答えが得られません。
いくつかの遺伝的アルゴリズムのハイパーパラメータ (「DNA」ビットの数など) を設定する場合、これは通常、クロス検証セットを使用して、機械学習アルゴリズムの通常の方法で行われます。
于 2012-11-28T04:31:09.347 に答える