論文の概要: On Restricting Real-Valued Genotypes in Evolutionary Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09380v1
• Date: Tue, 19 May 2020 11:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 13:30:26.109874
• Title: On Restricting Real-Valued Genotypes in Evolutionary Algorithms
• Title（参考訳）: 進化的アルゴリズムにおける実数値遺伝子型制限について
• Authors: J{\o}rgen Nordmoen, T{\o}nnes Frostad Nygaard, Eivind Samuelsen and Kyrre Glette
• Abstract要約: 本稿では、実際のゲノムのパラメータの制限と、これらの値を適切に制限する最も有望な方法の分析について述べる。 提案手法は進化アルゴリズムの実践者による最小限の介入が必要であり、変動演算子の繰り返し適用下では良好に振る舞う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.290382979353427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-valued genotypes together with the variation operators, mutation and crossover, constitute some of the fundamental building blocks of Evolutionary Algorithms. Real-valued genotypes are utilized in a broad range of contexts, from weights in Artificial Neural Networks to parameters in robot control systems. Shared between most uses of real-valued genomes is the need for limiting the range of individual parameters to allowable bounds. In this paper we will illustrate the challenge of limiting the parameters of real-valued genomes and analyse the most promising method to properly limit these values. We utilize both empirical as well as benchmark examples to demonstrate the utility of the proposed method and through a literature review show how the insight of this paper could impact other research within the field. The proposed method requires minimal intervention from Evolutionary Algorithm practitioners and behaves well under repeated application of variation operators, leading to better theoretical properties as well as significant differences in well-known benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 実数値ジェノタイプと変異演算子、突然変異および交叉は、進化的アルゴリズムの基本的な構成要素を構成する。 実数値ジェノタイプは、ニューラルネットワークの重みからロボット制御システムのパラメータまで、幅広い文脈で利用されている。 実数値ゲノムのほとんどの利用間で共有されるのは、個々のパラメータの範囲を許容範囲に制限する必要性である。 本稿では、実数値ゲノムのパラメータの制限と、これらの値を適切に制限する最も有望な方法の分析について述べる。 実験とベンチマークの両例を用いて提案手法の有効性を実証し,本論文の知見がフィールド内の他の研究にどのように影響するかを文献レビューを通じて示す。 提案手法は,進化的アルゴリズム実践者からの最小限の介入を必要とし,変分演算子の繰り返し適用下ではよく振る舞う。

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