Chemical Genetic Algorithms—Evolutionary Optimization of Binary-to-Real-Value Translation in Genetic Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
A chemical genetic algorithm (CGA) in which several types of molecules (information units) react with each other in a cell is proposed. Not only the information in DNA, but also smaller molecules responsible for the transcription and translation of DNA into amino acids, are adaptively changed during evolution, which optimizes the fundamental mapping from binary substrings in DNA ( genotype) to real values for a parameter set (phenotype). Through the struggle between cells containing a DNA unit and small molecular units, the codes (DNA) and the interpreter (the small molecular units) coevolve, and a specific output function, from which a cell's fitness is evaluated, is optimized. To demonstrate the effectiveness of the CGA, it is applied to a set of variable-separable and variable-inseparable problems, and it is shown that the CGA can robustly solve a wide range of optimization problems regardless of their fitness characteristics. To ascertain the optimization of the genotype-to-phenotype mapping by the CGA, we also conduct analytical experiments for some problems while observing the basin size of a global optimum solution in the binary genotype space. The results show that the CGA effectively augments the basin size, makes it easier for evolution to find a path to the global optimum solution, and enhances the GA's evolvability during evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».