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Enregistrement W2061082504 · doi:10.1145/2330163.2330250

Depictions of genotypic space for evaluating the suitability of different recombination operators

2012· article· en· W2061082504 sur OpenAlex
Robert D. Collier, Christian Fobel, Gary Gréwal, Mark Wineberg

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEvolutionary Algorithms and Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCrossoverSubspace topologyOperator (biology)RecombinationGenetic algorithmComputer scienceSpace (punctuation)GenotypeAlgorithmMathematical optimizationTheoretical computer scienceMathematicsArtificial intelligenceMachine learningGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the genetic algorithm recombines two parent genotypes, the differences between them define a genotypic subspace, and any offspring produced should be confined to this subspace. Although this might seem insignificant, those recombination (or crossover) operators that violate this principle can direct a search away from the region (in genotypic space) that contains the two parent genotypes. This is contrary to the task for which the recombination operator was originally developed and can be detrimental, so this paper introduces a visualization that can be used to detect violations of this principle. The methodology also inspired the development of a different approach to recombining permutations, and a brief case study shows that an alternative recombination operator that does not violate this principle can be used to achieve a performance improvement over previous attempts to optimize Field-Programmable Gate-Array placements using a genetic algorithm. We believe that this technique will be invaluable for developing additional recombination operators.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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