論文の概要: All You Need Is Sex for Diversity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17441v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 15:09:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 13:11:37.794979
- Title: All You Need Is Sex for Diversity
- Title（参考訳）: 多様性のためにセックスは必要なだけ
- Authors: Jos\'e Maria Sim\~oes, Nuno Louren\c{c}o, Penousal Machado
- Abstract要約: 自己適応的交配の嗜好は、従来のアプローチやランダムメイトアプローチと比較して、より多様なソリューションセットを作ることができる。
このアプローチの内部メカニズムは、各個人が完全な仲間の独自の表現を持っているため、個人の選択から作用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Maintaining genetic diversity as a means to avoid premature convergence is
critical in Genetic Programming. Several approaches have been proposed to
achieve this, with some focusing on the mating phase from coupling dissimilar
solutions to some form of self-adaptive selection mechanism. In nature, genetic
diversity can be the consequence of many different factors, but when
considering reproduction Sexual Selection can have an impact on promoting
variety within a species. Specifically, Mate Choice often results in different
selective pressures between sexes, which in turn may trigger evolutionary
differences among them. Although some mechanisms of Sexual Selection have been
applied to Genetic Programming in the past, the literature is scarce when it
comes to mate choice. Recently, a way of modelling mating preferences by ideal
mate representations was proposed, achieving good results when compared to a
standard approach. These mating preferences evolve freely in a self-adaptive
fashion, creating an evolutionary driving force of its own alongside fitness
pressure. The inner mechanisms of this approach operate from personal choice,
as each individual has its own representation of a perfect mate which affects
the mate to be selected. In this paper, we compare this method against a random
mate choice to assess whether there are advantages in evolving personal
preferences. We conducted experiments using three symbolic regression problems
and different mutation rates. The results show that self-adaptive mating
preferences are able to create a more diverse set of solutions when compared to
the traditional approach and a random mate approach (with statistically
significant differences) and have a higher success rate in three of the six
instances tested.
- Abstract（参考訳）: 早期収束を避ける手段としての遺伝的多様性の維持は、遺伝的プログラミングにおいて不可欠である。
これを達成するためにいくつかのアプローチが提案されており、異質な解の結合から何らかの自己適応的選択機構への結合段階に焦点を当てているものもある。
自然界では、遺伝的多様性は様々な要因の結果として生じるが、生殖性の選択を考えると、種内の多様性の促進に影響を及ぼす可能性がある。
特に、配偶者の選択は、しばしば性別間で異なる選択的な圧力を生じさせ、それによって配偶者間の進化的差異が引き起こされる。
性選択のメカニズムは過去にも遺伝子プログラミングに応用されてきたが、交尾選択に関しての文献は乏しい。
近年,理想行列表現による選好をモデル化する方法が提案され,標準手法と比較して良好な結果が得られた。
これらの交配嗜好は自己適応的な方法で自由に進化し、フィットネス圧力とともに自身の進化的な駆動力を生み出す。
このアプローチの内部メカニズムは、個人が選択する配偶者に影響を与える完全な配偶者の独自の表現を持つため、個人の選択から作用する。
本稿では,この手法をランダムな仲間選択と比較し,個人の嗜好を進化させる利点があるかを評価する。
3つのシンボリック回帰問題と異なる突然変異率を用いて実験を行った。
その結果,従来の手法とランダム・メイト・アプローチ(統計的に有意な差がある)と比較して,自己適応的交配選好はより多様なソリューションを創出することができ,テストされた6つのインスタンスのうち3つにおいて高い成功率を持つことがわかった。
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