系统发育知识指导下的适应度估计
摘要：演化树描述了进化种群的演化历史。在进化计算中，演化树可以揭示进化算法如何引导种群穿越搜索空间，阐明解决方案演化的逐步过程。到目前为止，系统发育分析主要被应用为事后分析，用于加深我们对现有进化算法的理解。在这里，我们研究了在进化搜索期间是否可以使用演化树分析来增强父代选择过程。具体而言，我们提出了以演化树为基础的适应度估计方法，利用种群的演化树来估计适应度评估。我们评估了以演化树为基础的适应度估计方法在两个诊断分析和四个遗传程序设计（GP）问题上的性能。我们的结果表明，以演化树为基础的适应度估计方法可以缓解精简词典案例选择的缺点，提高多样性维护和搜索空间探索。然而，以演化树为基础的适应度估计方法对于GP问题的解决成功程度因问题、子采样方法和子采样水平而异。这项工作为利用运行时演化树分析改进进化算法迈出了初步的一步。
作者：Alexander Lalejini, Matthew Andres Moreno, Jose Guadalupe Hernandez, Emily Dolson
论文ID：2306.03970
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2023-06-08