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Genetic Algorithms

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6 diapositives · 171 Views · Jul 16, 2014

Learn how Genetic Algorithms work and analyze schemas in Evolutionary Computing Systems. Explore the significance of bits and pieces surviving, schema properties, and the impact of selection.

Genetic Algorithms - slide 1
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Genetic Algorithms
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Transcription de la présentation
  1. Genetic Algorithms Sushil J. Louis Evolutionary Computing Systems LAB Dept. of Computer Science University of Nevada, Reno http://www.cs.unr.edu/~sushil/

  2. Schema Theorem • How do we analyze GAs? • Individuals do not survive • Bits and pieces of individuals survive • Three questions: • What do these bits and pieces signify? • How do we describe bits and pieces? • What happens to these bits and pieces over time?

  3. Schemas • What does part of a string that encodes a candidate solution signify? 1 1 1 0 0 0 A point in the search space 1 1 1 An area of the search space Different kind of crossover lead to different kinds of areas that need to be described 1 0 1 A different kind of area 1 * * 0 1 * A schema denotes a portion of the search space

  4. Schema notation • Schema H = 01*0* denotes the set of strings: • 01000 • 01001 • 01100 • 01101

  5. Schema properties • Order of a schema H O(H) • Number of fixed positions • O(10**0) = 3 • Defining length of a schema • Distance between first and last fixed position • d(10**0) = 4 • d(*1*00) = 3

  6. What does GA do to schema? • What does selection do? • pSel (i) = fitness(i)/sumFitness