Vi presenterar en variation av den genetiska programmeringsalgoritmen, som kallas Historiskt Bedömd Hardness (HAH), där lämplighetsbelöningen för särskilda testfall skalas i proportion till deras relativa svårighet mätt med historiska lösningshastigheter. Metoden liknar i många avseenden vissa insikter om tekniker som implicit fitness delning, stegvis anpassning av vikter och valet av fitness fall, men detaljerna skiljer sig och HAH är i allmänhet enklare och effektivare. Det leder också till olika generaliseringar. Vi presenterar resultat från storskaliga, systematiska tester av HAH och diskuterar även tekniken i form av de alternativa förklaringar som den stödjer för effektiviteten av implicita fitness delning och relaterade metoder.
På samma sätt, historiskt bedömda hårdhetsskalor fel i varje test fall av framgångsgraden för populationen REF.
GENETIC PROGRAMMING WITH HISTORICALLY ASSESSED HARDNESS
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}