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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #1459
- 日期：2026-03-18
摘要
選擇如何表示遺傳演算法 (GA) 的搜尋空間對於 GA 的效能至關重要。表示通常是手工設計的，並在 GA 運行期間固定。這裡描述了一種新方法，其中表示（即基因）的自由度逐漸增加。新基因的表型效應是從不同功能效應的空間中隨機抽取的。只保留那些最初增加適應性的基因。在基因組建構過程中這種選擇所產生的基因型-表現型圖譜可以實現更好的適應。 NK 景觀模型說明了這種效果。由此產生的基因型-表型圖譜比未選擇的圖譜的上位性要低得多，“K”值（受每個基因影響的適應度成分的數量）極低。此外，這些圖譜針對上位適應度函數的細節進行了精心調整，創建了比具有相同基因型-表型圖譜的通用 NK 景觀平滑得多的自適應景觀，其適應度峰值的標準偏差要高得多。因此，在爭論複雜系統的遺傳特性對演化系統的適用性時，應該提出警告。此方法可能有助於解決遺傳演算法中表示選擇的問題。