Trùng hợp cá thể trong lập trình di truyền

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Mạnh Ngô, Thị Hiền Nguyễn, Xuân Hoài Nguyễn, Thị Thương Phạm

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại: 570.285 Life sciences Biology

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên, 2020

Mô tả vật lý: 61-68

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 397854

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Trong thực tế, mọi cá thể xuất hiện trong thế giới tự nhiên là duy nhất. Chúng kế thừa đặc tính di truyền từ cha mẹ, đồng thời cũng mang những nét đặc trưng riêng biệt mà không giống bất kỳ một cá thể nào đã và đang tồn tại (Adam Rutherford, 2018). Lập trình di truyền (GP) là một trong các cách tiếp cận mô phỏng sự tiến hóa của tự nhiên và đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực. Vậy, (1) Vấn đề trùng lặp đã được giải quyết như thế nào trong GP? (2) Việc lặp cá thể có phụ thuộc vào kích cỡ quần thể không? Nó tác động như thế nào đến hiệu quả của GP? (3) Nguyên nhân gây trùng lặp là gì? và (4) Làm thế nào để giải quyết vấn đề trùng lăp? Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu này, chúng tôi đã tiến hành các thực nghiêm. Kết quả cho thấy, trùng lặp cá thể không bị tác động nhiều bởi kích cỡ quần thể trên đa phần các bài toán được thử nghiệm
giải quyết vấn đề trùng lặp giúp cải tiến một cách đáng kể hiệu suất của GP nói riêng và các cách tiếp cận dựa trên GP nói chung., Tóm tắt tiếng anh, In reality, each individual that appears in the natural world is unique. They inherit genetic meterials from their parents, and carry distinct traits that do not resemble any existing and existed individuals (Adam Rutherford, 2018). Genetic programming (GP) is one of the approaches to simulate the natural evolution that has been successfully applied in many fields. So, (1) How is the problem of individual duplication solved in GP? (2) Does this depend on the population size? How does it affect the GP? (3) What are the causes of duplication? and (4) How to solve this problem? In order to answer these questions, we have run experiments. The results show that individual duplication not be effected by the population size with the most tested problems. Solving this problem will significantly improve the performance of GPs in particular and GP-based approaches in general.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR