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題名 | Can Epistasis Analysis Accurately Estimate the GA-Hardness of a Function?=Epistasis分析法能否正確預測一個函數的GA-困難度 |
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作者姓名(中文) | 郭定; | 書刊名 | 德明學報 |
卷期 | 11 1996.03[民85.03] |
頁次 | 頁247-256 |
分類號 | 319.9 |
關鍵詞 | 遺傳演算法; GA-困難度; Epistasis分析法; Genetic algorithms; GA-hardness; Epistasis analysis; |
語文 | 英文(English) |
中文摘要 | 因為具有很大的適應性,遺傳演算法(Genetic Algorithms)已經被用在許多應用上,如最佳化問題,設計,控制,以及機器學習。第一節將介紹遺傳演算法的基本概念。 有必要考慮究竟什麼因素讓一個問題對遺傳演算法而言是不好解。Davidor曾經採用Epistasis分析法來研究它。第二節將介紹這方法。第三節中我們將用這方法來分析不同困難度的問題以測試這方法的功效。實驗結果顯示這個方法無法正確判斷一個問題對遺傳演算法而言是否不好解。 |
英文摘要 | With their great robustness, genetic algorithms have proven to be a promising technique for many optimization, design, control, and machine learning applications. In Section 1, we give an overview of genetic algorithms. It is necessary to consider what makes problems easy or hard for genetic algorithms. Davidor [1] has examined this question by applying Epistasis Analysis. In Section 2, we give a review of Epistasis Analysis. In Section 3, we apply Epistasis Analysis to five functions with differing degrees of difficulty for genetic algorithms, some GA-easy and some GA-hard. Finally, experimental results and conclusion are described. Unfortunately, Epistasis Analysis can not accurately estimate the GA-hard-ness of a function. |
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