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计算机科学 > 神经与进化计算

arXiv:1206.6722 (cs)
[提交于 2012年6月28日 ]

标题: 分段线性拓扑、进化算法和优化问题

标题: Piecewise Linear Topology, Evolutionary Algorithms, and Optimization Problems

Authors:Andrew Clark
摘要: 通过模式理论、马尔可夫链和统计力学来解释进化算法(EAs)的工作原理的方法已经取得了逐步的成功,但每种方法都因缺乏全局视角而受到限制。 我们证明,将研究扩展到拓扑空间可以增进我们对进化算法为何有效的理解。
摘要: Schemata theory, Markov chains, and statistical mechanics have been used to explain how evolutionary algorithms (EAs) work. Incremental success has been achieved with all of these methods, but each has been stymied by limitations related to its less-than-global view. We show that moving the investigation into topological space improves our understanding of why EAs work.
评论: 从Word文档(docx)转换的PDF,共11页,无图表
主题: 神经与进化计算 (cs.NE) ; 一般拓扑 (math.GN); 优化与控制 (math.OC)
ACM 类: I.6.1
引用方式: arXiv:1206.6722 [cs.NE]
  (或者 arXiv:1206.6722v1 [cs.NE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1206.6722
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Andrew Clark [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2012 年 6 月 28 日 15:13:37 UTC (498 KB)
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