saaaaa人工智能-資料下載頁
2025-08-04 09:34本頁面
【正文】 影響。當使用IM時，用Multikulti的IM或CEA，表型多樣性要么保持相同（如在Multikulti配置MK4和MK5），或慢慢地減?。∕K1，MK2，MK3，IM3和IM5）。在一般情況下，用Multikulti的IM在保持表型多樣性上成績比標準的“選擇最好的遷徙者”方案（MK3，MK4和MK5所有得分比所有39。純39。IM配置更高）的IM好一點。MK4和MK5的得分也比所有CEA配置更好。在表型多樣性方面得分最高的CEA配置表現(xiàn)和平均MK配置相似。 CEA2和CEA3在表型多樣性方面表現(xiàn)的最差，他們得分比所有MK和所有IM的配置都差，但在表型多樣性方面仍高于我們的隨機交配模型（Pan）。窗體頂端當我們看IM和MK配置的表型和基因型多樣性的進展，我們可以發(fā)現(xiàn)一個模糊的“一步”模式在一些配置。這些步驟由遷移時間間隔引起的，以及每個步驟的長度對應(yīng)于遷移間隔的長度（或3或5）。遷移后的尖峰之后是暫時下降的表型多樣性，這表明，新的遷徙者已經(jīng)產(chǎn)生視覺上相似的后代（由此降低了表型多樣性）或新遷徙者未被選擇用于交叉/突變，并在隨后的世代中消失（從而也減少的表型多樣性）。有趣的是，注意到有更多島嶼的配置超過20代后在表型多樣性方面表現(xiàn)的更好。我們的孤島模型試驗（包括IM和MK）的結(jié)果表明當使用更多的島嶼時表型多樣性能夠得到改進。在我們的IM試驗 IM3，IM4以及IM5（8，16，和32個島嶼）得分比IM1和IM2（2和4島嶼）稍微好一點，并在我們的實驗Multikulti MK4和MK5分別16個和32個島表現(xiàn)的最好。窗體頂端從我們的CEA的實驗的結(jié)果顯示出類似的圖象（圖3）。從用CEA的 6個配置，3個比隨機交配模型（CEA1，CEA4和CEA5）好多了，3個（CEA2，CEA3，CEA6）只在表型多樣性進展上好一點。當我們比較CEA結(jié)果與IM的結(jié)果，我們可以看到，2 個CEA配置（CEA3，CE2）在表型多樣性方面得分比在表型多樣性上MK最壞的表現(xiàn)者（MK1）差。當我們看的基因型多樣性的進展超過20代時，我們看到以下現(xiàn)象。在基因型多樣性方面所有IM的配置比隨機交配模型表現(xiàn)好，且所有CEA配置也表現(xiàn)得比隨機交配EA更好。CEA配置CEA2和CEA3在第11和13代附近出現(xiàn)了一個一般多樣性的峰值。圖4顯示出了對于IM,MK和CEA的適應(yīng)性的進展。很明顯，IM和MK配置在適應(yīng)性進展方面比CEA配置更差。IM和MK甚至在適應(yīng)性進展方面比EA還差。在CEA配置中顯然選擇壓力很高，尤其在CEA2和CEA3中，但在IM配置中選擇壓力明顯減小。一個無監(jiān)督EvoArt系統(tǒng)在適應(yīng)性和表型多樣性方面得分都很高，但是從圖3和圖4的結(jié)果表明在適應(yīng)性（利用）進展方面一些配置得分高和在表型多樣性（探索）方面一些配置得分高。在圖5中，我們在每一個配置的最后一代（第20代）呈現(xiàn)了一個正常化的得分。所有的值平局超過運行30次。窗體頂端在我們的介紹中，我們提到，本文是關(guān)于在EvoArt中種群的多樣性系列中第二篇。在以往的工作中，我們開發(fā)的自定義遺傳操作執(zhí)行本地搜索，找到通過初始化，交叉和變異多樣的新個體。用在文獻[15]中有爭議的一般操作和在表Ⅲ中的所有設(shè)置的一個隨機模型進行實驗。這個“Pan2”配置和“Pan”配置之間的一個重要不同，因為“Pan2”配置進行了一個局部搜索在初始化，交叉和變異，在“Pan2”配置中估計的數(shù)目比在“Pan”配置（甚至種群的大小和代數(shù)是相同的）中更高。對于“Pan2”運行次數(shù)因此是比“Pan”更高。我們已經(jīng)包括了我們標準隨機EA和對于完整性增大的配置（Pan2）之間的比較，但是因為Pan2配置用了更多的估計，我們發(fā)現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化的種群的對比是不公平的，且因此，我們選擇阻止這種比較
化學相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1