Abstrakt. Den vanliga användningen av statiska binära placeringskoder för verkliga värden av fenotypen i Hollands genetiska algoritm (GA) tvingar antingen offrandet av representationsprecision för effektiv sökning eller vice versa. Dynamisk Parameterkodning (DPE) är en mekanism som undviker detta dilemma genom att använda konvergensstatistik från GA-populationen för att adaptivt kontrollera kartläggningen från binära gener med fast längd till verkliga värden. DPE har visat sig vara empiriskt effektivt och genomförbart att analysera. Vi undersöker problemet med för tidig konvergens i god jordbrukshävd och goda miljöförhållanden genom två konvergensmodeller. Nyckelord. Adaptive kodning, real-värderade parametrar, ARGOT, för tidig konvergens, genetisk liftning Genetisk algoritmer (GAs) är kapabla att effektivt söka komplexa fitness landskap använder metoder inspirerade av biologisk utveckling (Holland, 1975). Arbetet som redovisas här använde GAuscd 1 programvara som implementerar en populär form av GA, tillämpa operatörer av selektiv reproduktion, mutation och crossover till en fast längd binära genom. Medan den gemensamma begränsningen till fasta genetiska representationer i GA experiment är rotad i konvention och bekvämlighet teoretiska argument har gjorts till stöd för binära alfabet (Goldberg, 1989, s. (se avsnitt 4. 2 och 4. 8) Om den funktion som ska optimeras av GA definieras över en kontinuerlig domän, kan dess verkliga värden endast ha ungefärliga genotypiska representationer som binära koder av en given längd. Valet av kodlängd bestämmer inte bara upplösningen av GA söka efter denna gen och precisionen av dess resultat, 2 men också storleken på utrymmet för representationer GA måste söka. Tyvärr söker GA långa plats-värde koder ganska ineffektivt: i de tidiga faserna av sökningen en hel del beräkningsansträngningar investeras i att utvärdera de minst betydande siffrorna i genen. Det optimala värdet för dessa siffror beror dock vanligtvis på de mer betydande siffrorna, och föga användbar information kan erhållas från provtagningen av de förra tills de senare har konvergerat till sitt optimala värde. På samma sätt, när detta har hänt finns det inget behov av att spendera någon mer sökansträngning på de mest betydande siffrorna den enkla GA men kommer att ägna lika uppmärksamhet åt alla siffror i representationen under hela sin sökning, vilket slösar bort dess implicita parallellism 3 på ett i sig sekventiellt sökproblem. Dessutom, i avsaknad av meningsfull fitness information tidigt i sökandet, de minst betydande bit positioner kommer att konvergera till ett godtyckligt värde på grund av genetisk drift, en process
Algoritmen Dynamic Parameter Encoding REF (DPE) ger förmågan att koda realvärderade parametrar med godtycklig precision.
Dynamic Parameter Encoding for Genetic Algorithms
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}