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Enregistrement W4249884558 · doi:10.32920/ryerson.14645649

On the Evolvability of a Hybrid Ant Colony-Cartesian Genetic Programming Methodology

2021· preprint· en· W4249884558 sur OpenAlexaff
Sweeney Luis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEvolutionary Algorithms and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvolvabilityRepresentation (politics)Computer scienceRank (graph theory)Genetic programmingFormicoideaAnt colonyArtificial intelligenceTheoretical computer scienceAnt colony optimization algorithmsMathematical optimizationMathematicsBiologyEcologyEvolutionary biologyAculeata

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, we design a method that uses Ant Colonies as a Model-based Search to Cartesian Genetic Programming (CGP) to induce computer programs. Candidate problem solutions are encoded using a CGP representation. Ants generate problem solutions guided by pheromone traces of entities and nodes of the CGP representation. The pheromone values are updated based on the paths followed by the best ants, as suggested in the Rank-Based Ant System (ASrank). To assess the evolvability of the system we applied a modified version of the method introduced in [1] to measure rate of evolution which considers variability and neutrality as the major influences in the evolution of a system. Our results show that such method effectively reveals how evolution proceeds under different parameter settings and different environmental scenarios. The proposed hybrid architecture shows high evolvability in a dynamic environment by maintaining a pheromone model that elicits high genotype diversity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,507

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,245 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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