論文の概要: A summary of the prevalence of Genetic Algorithms in Bioinformatics from 2015 onwards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09017v1
• Date: Thu, 20 Aug 2020 15:15:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 02:46:36.566128
• Title: A summary of the prevalence of Genetic Algorithms in Bioinformatics from 2015 onwards
• Title（参考訳）: 2015年以降のバイオインフォマティクスにおける遺伝的アルゴリズムの普及状況
• Authors: Mekaal Swerhun, Jasmine Foley, Brandon Massop and Vijay Mago
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズムは完全なアプリケーションを作ることは滅多になく、サポートベクターマシンのような他の重要なアルゴリズムに依存している。 GAのような人口ベースの検索は、しばしば他の機械学習アルゴリズムと組み合わせられる。 遺伝的アルゴリズムの未来は、複雑さを高め、多様な解決策を見つけようとするオープンエンド進化アルゴリズムかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, machine learning has seen an increasing presencein a large variety of fields, especially in health care and bioinformatics.More specifically, the field where machine learning algorithms have found most applications is Genetic Algorithms.The objective of this paper is to conduct a survey of articles published from 2015 onwards that deal with Genetic Algorithms(GA) and how they are used in bioinformatics.To achieve the objective, a scoping review was conducted that utilized Google Scholar alongside Publish or Perish and the Scimago Journal & CountryRank to search for respectable sources. Upon analyzing 31 articles from the field of bioinformatics, it became apparent that genetic algorithms rarely form a full application, instead they rely on other vital algorithms such as support vector machines.Indeed, support vector machines were the most prevalent algorithms used alongside genetic algorithms; however, while the usage of such algorithms contributes to the heavy focus on accuracy by GA programs, it often sidelines computation times in the process. In fact, most applications employing GAs for classification and feature selectionare nearing or at 100% success rate, and the focus of future GA development should be directed elsewhere. Population-based searches, like GA, are often combined with other machine learning algorithms. In this scoping review, genetic algorithms combined with Support Vector Machines were found to perform best. The performance metric that was evaluated most often was accuracy. Measuring the accuracy avoids measuring the main weakness of GAs, which is computational time. The future of genetic algorithms could be open-ended evolutionary algorithms, which attempt to increase complexity and find diverse solutions, rather than optimize a fitness function and converge to a single best solution from the initial population of solutions.
• Abstract（参考訳）: In recent years, machine learning has seen an increasing presencein a large variety of fields, especially in health care and bioinformatics.More specifically, the field where machine learning algorithms have found most applications is Genetic Algorithms.The objective of this paper is to conduct a survey of articles published from 2015 onwards that deal with Genetic Algorithms(GA) and how they are used in bioinformatics.To achieve the objective, a scoping review was conducted that utilized Google Scholar alongside Publish or Perish and the Scimago Journal & CountryRank to search for respectable sources. バイオインフォマティクスの分野から31の論文を分析したところ、遺伝的アルゴリズムが完全なアプリケーションを形成することは滅多になく、サポートベクタマシンのような他の重要なアルゴリズムに依存していることが明らかとなった。 実際、GAを分類や特徴選択に利用するほとんどのアプリケーションは、ほぼ100%の成功率であり、将来のGA開発の焦点は、他の場所に向けるべきである。 GAのような人口ベースの検索は、しばしば他の機械学習アルゴリズムと組み合わせられる。 このスコーピングレビューで、サポートベクターマシンと組み合わせた遺伝的アルゴリズムが最適であることが判明した。 最も頻繁に評価された性能指標は精度であった。 精度を測定することは、計算時間であるGAの主な弱点を測定することを避ける。 遺伝的アルゴリズムの未来は、適応関数を最適化し、初期解群から単一の最良解に収束するよりも、複雑さを高め、多様な解を見つけようとする、拡張進化アルゴリズムである可能性がある。

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