জেনেটিক অ্যালগরিদমে জনসংখ্যার আকার এবং প্রজন্মের সংখ্যার মধ্যে ট্রেড অফ কী

Question

জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি বৃহত্তর জনসংখ্যার সাথে অল্প প্রজন্মের মধ্যে বিকশিত হয় তবে প্রজন্মের গণনা করতে আরও বেশি সময় নেয়। যত তাড়াতাড়ি সম্ভব একটি কার্যকরী সমাধানে পৌঁছানোর জন্য এই দুটি কারণকে ভারসাম্য রক্ষার জন্য কিছু গাইড লাইন রয়েছে?

এছাড়াও, এই প্রশ্নের সবচেয়ে ভাল জায়গা?

Comments

প্রশ্নটি সম্ভবত ক্রস ভ্যালিডেটেড সম্পর্কিত ।

— খ্রিস্টিয়াকক

আমি মনে করি এই প্রশ্নটি এখানে ঠিক আছে, এবং আমি এখানে উত্তরটি দেখতে চাই। যতদূর আমি জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলিতে সিস্টিরি সম্পর্কিত প্রচলিত সাধারণ বিষয়গুলির মতো কঠোর বিশ্লেষণ করতে পারি না, তবে এই প্রশ্নটি এখনও একটি সিস্টি প্রশ্ন এবং আমি গবেষণা স্তরে তর্ক করব। আমরা এর আগে জেনেটিক অ্যালগরিদম প্রশ্নের উত্তর দিয়েছি: cstheory.stackexchange.com/questions/844/… এই ধরণের প্রশ্নের উপর একটি মেটা আলোচনাও রয়েছে: meta.cstheory.stackexchange.com/questions/73/…

— আর্টেম কাজনাটচিভ

Answer 1

এই ইস্যুতে কিছু কাজ আছে। আপনি যে সমস্যাগুলির জন্য নির্দেশিকা চান তার জন্য আপনি নির্দিষ্ট না করে আমি সাধারণ আগ্রহের কিছু বড় এবং কয়েকটি শেষ কাগজপত্র তালিকাভুক্ত করব। তারা হ'ল:

• সি উইট (২০০৮) জনসংখ্যার আকার বনাম একটি সহজ বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম এর রানটাইম // তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞান, 403 (1), পৃষ্ঠা 104-120।
• টি। চেন, কে। টাং, জি চেন এবং এক্স ইয়াও একটি বিশাল জনসংখ্যার আকার বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম // তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে অপ্রয়োজনীয় হতে পারে । প্রেস নিবন্ধ
• ও। জিয়েল, পিকে লেহরে (২০১০) বিবর্তনীয় বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশনে জনসংখ্যার প্রভাব সম্পর্কে // বিবর্তনীয় গণনা 18 (3), পৃষ্ঠা 335-356।
• পিএস অলিভ্টো, জে। হি, এক্স। ইয়াও (২০০৮) জনসংখ্যা ভিত্তিক বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের বিশ্লেষণ ভার্টেক্স কভার সমস্যার জন্য । গণ্য গোয়েন্দা বিষয়ক আইইইই ওয়ার্ল্ড কংগ্রেসের কার্যক্রমে।
• পিএস অলিভিতো, জে। হি, এক্স। ইয়াও (২০০)) সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশনের জন্য বিবর্তনীয় অ্যালগরিদমের সময় জটিলতা: ফলাফলের দশক // অটোমেশন এবং কম্পিউটিংয়ের আন্তর্জাতিক জার্নাল। জনসংখ্যা-ভিত্তিক ইএগুলির ফলাফলের জন্য এখানে ৪.১ বিভাগ দেখুন।