論文の概要: Evolving Complexity is Hard
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13013v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 19:13:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 23:24:41.649688
- Title: Evolving Complexity is Hard
- Title（参考訳）: 複雑さの進化は難しい
- Authors: Alden H. Wright and Cheyenne L. Laue
- Abstract要約: ジェノタイプフェノタイプマップは進化の基本であり、ジェノタイプ空間における表現型保存ウォークに従うことによって進化を可能にする。
ここでは,ディジタル論理ゲート回路G-Pマップを用いて,ジェノタイプを回路で表現し,表現型を回路が計算する関数で表現する。
論理ゲート回路は, 表現型展開性, 頑健性, 複雑さの計算方法の1つの関係を除いて, 生物学的に導出されたG-Pマップの普遍的性質を多数共有していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Understanding the evolution of complexity is an important topic in a wide
variety of academic fields. Implications of better understanding complexity
include increased knowledge of major evolutionary transitions and the
properties of living and technological systems. Genotype-phenotype (G-P) maps
are fundamental to evolution, and biologically-oriented G-P maps have been
shown to have interesting and often-universal properties that enable evolution
by following phenotype-preserving walks in genotype space. Here we use a
digital logic gate circuit G-P map where genotypes are represented by circuits
and phenotypes by the functions that the circuits compute. We compare two
mathematical definitions of circuit and phenotype complexity and show how these
definitions relate to other well-known properties of evolution such as
redundancy, robustness, and evolvability. Using both Cartesian and Linear
genetic programming implementations, we demonstrate that the logic gate circuit
shares many universal properties of biologically derived G-P maps, with the
exception of the relationship between one method of computing phenotypic
evolvability, robustness, and complexity. Due to the inherent structure of the
G-P map, including the predominance of rare phenotypes, large interconnected
neutral networks, and the high mutational load of low robustness, complex
phenotypes are difficult to discover using evolution. We suggest, based on this
evidence, that evolving complexity is hard and we discuss computational
strategies for genetic-programming-based evolution to successfully find
genotypes that map to complex phenotypes in the search space.
- Abstract（参考訳）: 複雑性の進化を理解することは、幅広い学術分野において重要なトピックである。
より理解しやすい複雑性には、進化の遷移に関する知識の増大や、生活と技術システムの特性が含まれる。
遺伝子型フェノタイプ (G-P) マップは進化の基本であり、生物学的に指向するG-Pマップは、表現型保存ウォークを遺伝子型空間で追従することによって進化を可能にする興味深い、しばしばユニバーサルな性質を持つことが示されている。
ここでは,ディジタル論理ゲート回路G-Pマップを用いて,ジェノタイプを回路で表現し,表現型を回路が計算する関数で表現する。
回路と表現型複雑性の数学的定義を比較し、これらの定義が、冗長性、堅牢性、進化性といった他のよく知られた進化特性とどのように関連しているかを示す。
カルテシアンと線形遺伝的プログラミングの両実装を用いて, 論理ゲート回路は, 表現型展開性, 堅牢性, 複雑さの計算方法の1つの関係を除いて, 生物学的に導出されたG-Pマップの普遍的性質を多数共有していることを示す。
希少な表現型、大きな相互接続型中立ネットワーク、低ロバスト性の高い突然変異負荷を含むG-Pマップの固有の構造のため、複雑な表現型は進化を用いて発見することが困難である。
この証拠に基づき,進化の複雑さは困難であり,探索空間の複雑な表現型にマップする遺伝子型をうまく見つけるための遺伝的プログラミングに基づく進化の計算戦略について議論する。
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