आनुवंशिक एल्गोरिदम के बारे में उपलब्ध कथन

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सिद्धांत की दुनिया में जेनेटिक एल्गोरिदम को बहुत अधिक कर्षण नहीं मिलता है, लेकिन वे एक यथोचित अच्छी तरह से इस्तेमाल की जाने वाली मेटाहेयुरिस्टिक विधि हैं (मेटाह्यूरिस्टिक से मेरा मतलब है कि एक ऐसी तकनीक है जो कई समस्याओं पर उदारतापूर्वक लागू होती है, जैसे एनीलिंग, ग्रेडिएंट डीसेंट और जैसी)। वास्तव में, एक जीए जैसी तकनीक व्यवहार में यूक्लिडियन टीएसपी के लिए काफी प्रभावी है ।

कुछ metaheuristics काफी अच्छी तरह से सैद्धांतिक रूप से अध्ययन कर रहे हैं: स्थानीय खोज और annealing पर काम है । हमारे पास इस बात की बहुत अच्छी समझ है कि अनुकूलन ( जैसे-साधन ) कैसे काम करता है। लेकिन जहां तक मुझे पता है, आनुवंशिक एल्गोरिदम के बारे में वास्तव में उपयोगी कुछ भी नहीं है।

क्या किसी भी तरह, आकार या रूप में आनुवंशिक एल्गोरिदम के व्यवहार के बारे में कोई ठोस एल्गोरिथम / जटिलता सिद्धांत है? जबकि मैंने स्कीमा सिद्धांत जैसी चीजों के बारे में सुना है , मैं इसे विशेष रूप से एल्गोरिथम नहीं होने के लिए क्षेत्र की मेरी वर्तमान समझ के आधार पर चर्चा से बाहर कर दूंगा (लेकिन मुझे यहां गलत हो सकता है)।

ds.algorithms ne.neural-evol

— सुरेश वेंकट
स्रोत

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कुछ प्रेरणा के लिए, पी भी देखें। पापादिमित्रिउ के एफसीआरसी 2007 के 25-29 स्लाइड ।

— जुक्का सुकोला

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@ सुरेश: मैं इसे एक प्रश्न के बजाय एक उत्तर के रूप में देखना पसंद करूंगा ; मुझे ख़ुशी होगी अगर कोई और व्यक्ति विशेष रूप से समझाने की परेशानी से गुज़रे तो क्या नतीजा है कि पापादिमित्रीओ स्लाइड्स में ज़िक्र कर रहे हैं। :)

— जुक्का सुओमेला

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यहाँ उस काम का एक पॉप-विज्ञान प्रस्तुतिकरण है: tinyurl.com/2f39jrb

— सुरेश वेंकट

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मैंने हाल ही में जीए में एक कोर्स लिया और जीए के बारे में मेरा प्रचार कम हो गया है जब मैंने नो फ्री लंच प्रमेय सीखा: en.wikipedia.org/wiki/No_free_lunch_in_search_and_optionization

— Alexandru

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अलेक्जेंड्रू, वह क्यों है? यह बहुत स्पष्ट होना चाहिए कि लगभग किसी भी तकनीक कुछ उदाहरणों में दूसरों की तुलना में बेहतर होगी और दूसरों में बदतर होगी। क्या आपको वास्तव में विश्वास था कि GA समान रूप से श्रेष्ठ होगा?

— राफेल

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वाई। राबिनोविच, ए। विगडरसन आनुवंशिक एल्गोरिदम के अभिसरण दर को बाध्य करने की तकनीक। यादृच्छिक संरचनाएं एल्गोरिदम, वॉल्यूम। 14, नहीं। 2, 111-138, 1999। ( एवी विगडरसन के होम पेज से भी उपलब्ध )

— जोशुआ ग्रोचो
स्रोत

ऐसा लगता है कि पहला लिंक डिफेक्ट है।

— जेरेमी कुन

@JeremyKun: मैंने अभी इसकी कोशिश की और यह ठीक काम कर गया ... (यह मुझे दुखी करेगा अगर एक doi लिंक

— दोषपूर्ण हो

मुझे अभी भी विली लाइब्रेरी से "पेज नॉट फाउंड" त्रुटि मिल रही है। क्या यह स्वरूपण / ब्राउज़र समस्या हो सकती है?

— जेरेमी कुन

@ जेरेमीकुन: हो सकता है। यदि आपके पास MathSciNet तक पहुँच है, तो इसके बजाय इस लिंक को आज़माएं: ams.org/mathscinet-getitem?mr=1667317

— यहोशू ग्रोचोव

यह कोई समस्या नहीं है क्योंकि उनके होमपेज का लिंक काम करता है। मैं बस इस उत्तर को बेहतर बनाने में मदद करने की कोशिश कर रहा था :)

— जेरेमी कुन

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मैक्स प्लैंक (MPI) में एल्गोरिथम समूह से बेंजामिन डेरे के काम पर एक नज़र डालें । यह सब विकासवादी एल्गोरिदम के लिए योगदान करने की कोशिश करने के बारे में है।

विशेष रूप से, डेरे ने एक प्रासंगिक हालिया पुस्तक, थ्योरी ऑफ रेंडमाइज्ड सर्च ह्यूरिस्टिक्स का सह-संपादन किया है

— एलेक्स लोपेज़-ओर्टिज़
स्रोत

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लिंक जोड़ने से यह उत्तर बेहतर होगा।

— डेव क्लार्क

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सिम्युलेटेड एनेलिंग पर काम करने के साथ-साथ इंगो वेगेनर के विकासवादी एल्गोरिदम पर कुछ सैद्धांतिक परिणाम थे। उनके पीएचडी छात्र डिर्क सुधोल्ट की थीसिस भी देखने लायक है।

— राहुल सवानी
स्रोत

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क्या आप इस कागज को जानते हैं:

जेन्स जैगर्सकुपर। मार्कोव-चेन विश्लेषण और बहाव विश्लेषण का संयोजन: (1 + 1) रैखिक कार्यात्मकता पर विकासवादी एल्गोरिथ्म रीलोडेड ।

यह विकासवादी एल्गोरिदम के एक वर्ग के लिए रैखिक कार्यों के लिए एक अपेक्षित समय दिखाता है। $O(n\log n)$

— मार्कोस विलगरा
स्रोत

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पिछले दशक के दौरान, विकासवादी एल्गोरिदम, चींटी कॉलोनी अनुकूलन और अन्य मेटाहॉलिस्टिक के रनटाइम विश्लेषण में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। एक सर्वेक्षण के लिए, कृपया ओलिव्टो एट अल का संदर्भ लें । (2007) ।

— प्रति क्रिस्टियन लेह्रे
स्रोत

क्रिस्टियन लेह्रे के अनुसार, मैंने सिर्फ आपको देखा और आपकी रुचि के क्षेत्र को देखा, इसलिए मैं पूछना चाहता हूं: क्या आपको लगता है कि चींटी कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम के रनटाइम का विश्लेषण करने के लिए इसी तरह के टूल का इस्तेमाल किया जा सकता है, और चेज़ेल के "नैचुरल एल्गोरिथम" -टाइप प्रश्न ( पक्षी झुंड के अभिसरण की दर)? अभी, चेज़ेल की तकनीक खुद को एक द्वीप की तरह लगती है, और मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या कोई बड़ी तस्वीर है।

— हारून स्टर्लिंग

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हां, इन तकनीकों को ACO के रनटाइम का विश्लेषण करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। मैंने हाल ही में MinCut समस्या के लिए ACO के बारे में एक पेपर का सह-लेखन किया है। इसके अलावा, कृपया विट (2009) द्वारा सर्वेक्षण देखें: springerlink.com/content/3727x3255r1816g4 मैं चेज़ेल के काम के लिए इस शोध के किसी भी वर्तमान लिंक से अवगत नहीं हूं, लेकिन यह निश्चित रूप से खोज के लायक है।

— क्रिश्चियन लेहरे

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लोवाज़ और वेम्पला (एफ। कॉम। 2003 का विशेष मुद्दा। जे। कम्प। सिस्टम साइंस।) एक उत्तल निकाय के आयतन की गणना के लिए एक बेहतर ( ) एल्गोरिथ्म प्राप्त करने के लिए सिम्युलेटेड एनीलिंग के एक प्रकार का उपयोग करते हैं । जाहिर है, वे अपने संपूर्ण एल्गोरिथ्म पर सिद्ध ऊपरी को प्राप्त करने के लिए, उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले संस्करण के बारे में कुछ साबित कर सकते हैं। $O^*(n^4)$

— जोशुआ ग्रोचो
स्रोत

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हे, वह वापस आ गया है :)

— सुरेश वेंकट

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इन संदर्भों की जाँच करें:

लोथर शमिट, आनुवांशिक एल्गोरिदम II का सिद्धांत: स्केलिंग के तहत मनमाने ढंग से फिटनेस समारोह के लिए आबादी और आबादी के अभिसरण के स्ट्रिंग-टेनसर प्रतिनिधित्व पर आनुवंशिक ऑपरेटरों के लिए मॉडल

शिउ यिन यूएन; बीकेएस चेउंग, हैम्बिंग दूरी के आधार पर शास्त्रीय आनुवंशिक एल्गोरिथम की सफलता की संभावना के लिए सीमा

चांग सीवाई डोरिया; जुडिनर ए। गुएरा जूनियर; राफेल मोर्गादो; आंद्रे जीसी परेरा, जेनेटिक एलगोरिदम और कन्वर्जेंस परिणाम के मल्टीस्टेज मार्कोव चेन मॉडलिंग

सी। डोंबरी, ए वेटेड रैंडम वॉक मॉडल। एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के लिए आवेदन

— मोहम्मद अल-तुर्कस्टनी
स्रोत

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डी। BHANDARI, CA MURTHY और SK PAL (दुर्भाग्य से अनुपलब्ध ऑनलाइन) का एक पेपर भी है जो दो मान्यताओं के तहत एक अभिसरण प्रमाण प्रदान करता है:

$t$ $t+1$
म्यूटेशन ऑपरेटर किसी भी समाधान से दूसरे चरण में सीमित संख्या में स्विच करने की अनुमति देता है

अभिसरण प्रमाण एक मार्कोव श्रृंखला मॉडल का उपयोग करता है।

यहाँ संदर्भ: दीनबंधु भंडारी, सीए मूर्ति: जेनेटिक एल्गोरिथम विद एलीटिस्ट मॉडल एंड इट्स कन्वर्जेंस। IJPRAI 10 (6): 731-747 (1996)

— लैमिने
स्रोत

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आनुवांशिक एल्गोरिदम के गणितीय मॉडल जो परिमित लेकिन गैर-एकात्मक आबादी वाले हैं, अब तक अस्पष्ट हैं, और अब तक, सभी फिटनेस कार्यों के लिए सबसे तुच्छ विश्लेषण के लिए अयोग्य साबित हुए हैं। दिलचस्प बात यह है कि यदि आप एक समरूपता तर्क , एक तर्क, दूसरे शब्दों में, औपचारिक स्वयंसिद्ध प्रणाली के दायरे में नहीं बनाए जाने के लिए तैयार हैं, तो आनुवांशिक जीनों की कम्प्यूटेशनल शक्ति के बारे में एक रोमांचक और सुंदर परिणाम होना चाहिए।

विशेष रूप से, समान क्रॉसओवर के साथ एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म मोटे तौर पर और समानांतर में मोटे स्कीमा विभाजन की बड़ी संख्या का मूल्यांकन करने में सक्षम है, और उन विभाजनों की कुशलता से पहचान कर सकता है जिनके घटक स्कीमाता में औसत फिटनेस मान भिन्न होते हैं। निहित समानता का यह रूप वास्तव में जॉन हॉलैंड और उनके छात्रों द्वारा वर्णित प्रकार से अधिक शक्तिशाली है, और हॉलैंड द्वारा वर्णित निहित समानता के विपरीत, प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित किया जा सकता है। ( इस ब्लॉग पोस्ट को देखें ।)

निम्न पत्र बताता है कि कैसे सामान्य एल्गोरिथ्म में समान क्रॉसओवर पार्ले के साथ आनुवंशिक एल्गोरिदम एक सामान्य प्रयोजन में हाइपरक्लिंबिंग कहे जाने वाले वैश्विक अनुकूलन हेयुरिस्टिक :

एक समान क्रॉसओवर के साथ आनुवंशिक एल्गोरिदम में अनुकूलन की व्याख्या करना । 2013 के आनुवंशिक एल्गोरिथम की नींव की कार्यवाही में प्रकट होने के लिए।

(अस्वीकरण: मैं कागज का लेखक हूं)

— रेवड़ें कंबरजोर
स्रोत

यह GA के लिए एक बेंचमार्क के रूप में यादृच्छिक SAT का उपयोग करने के लिए चतुर / अभिनव है और एक विचार दिखाता है कि लगता है कि कुछ कागजात का पता लगाया है। मान लीजिए कि GA किसी भी मनमाने ढंग से जटिलता वर्ग पर काम कर सकता है और शायद एक "उच्चतर" जटिलता वर्ग में एल्गोरिदम के निर्माण का एक तरीका है, जो "निम्न" जटिलता वर्ग में एल्गोरिदम के परिणामों के आधार पर होता है .... तो कुछ अर्थों में यह वास्तव में नहीं होता है

— जीए

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राफेल सेर्फ़ ने गणितीय दृष्टिकोण से, एलेन बर्लिनेट की देखरेख में मोंटपेलियर में जेनेटिक एल्गोरिथम पर अपनी पीएचडी थीसिस की। यह काफी पुराना है, लेकिन संभवतः आनुवंशिक एल्गोरिदम के बारे में किसी भी ग्रंथ सूची से संबंधित होगा।

— जेरेमी
स्रोत