Vi introducerar, analyserar, och experimentellt undersöka co-löslighet, en förmåga till en lösning för att lösa ett par fitness fall (test). Baserat på detta koncept, vi utformar en co-lösbarhet fitness funktion som gör att lösningar tävlar om belöningar som beviljas för att lösa par av tester, på ett sätt som är jämförbart med implicit fitness delning. Vi visar att co-solvability fitness funktion är per definition synergistik och medför urval tryck som är kvalitativt skiljer sig från standard fitness funktion eller implicit fitness delning. Resultaten av experimentell verifiering av åtta genetiska programmeringsuppgifter visar att evolutionära körningar drivs av co-löslighet fitness funktion vanligtvis konvergera snabbare till väl fungerande lösningar och är mer benägna att nå globala optima.
"Co-löslighet" fitness utökar implicit fitness delning för att överväga par av test fall i stället för enstaka test fall REF.
Using co-solvability to model and exploit synergetic effects in evolution
{'venue': 'PPSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}