Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Spears W.M. — Evolutionary Algorithms. The Role of Mutation and Recombination
Spears W.M. — Evolutionary Algorithms. The Role of Mutation and Recombination



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Evolutionary Algorithms. The Role of Mutation and Recombination

Автор: Spears W.M.

Аннотация:

Despite decades of work in evolutionary algorithms, there remains an uncertainty as to the relative benefits and detriments of using recombination or mutation. This book provides a characterization of the roles that recombination and mutation play in evolutionary algorithms. It integrates important prior work and introduces new theoretical techniques for studying evolutionary algorithms. Consequences of the theory are explored and a novel method for comparing search and optimization algorithms is introduced. The focus allows the book to bridge multiple communities, including evolutionary biologists and population geneticists.


Язык: en

Рубрика: Computer science/Генетика, нейронные сети/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 2000

Количество страниц: 220

Добавлена в каталог: 23.11.2005

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Aggregation      148 153 169 190 207 211
Aggregation algorithm, aggregation error      181—183
Aggregation algorithm, column equivalence      171 177—179
Aggregation algorithm, column similarity      182
Aggregation algorithm, perfect aggregation      171 176—180
Aggregation algorithm, row equivalence      171 176—177
Aggregation algorithm, row similarity      181
Aggregation algorithm, similarity metric      181—183
Allele, definition      9
Analyses, dynamic      129—190
Analyses, empirical      193—201
Analyses, static      39—126
Antibody/antigen      32
Artificial immune systems      32
Belew, R.      19
Bernoulli trials      140
Bias, distributional      13 122—125
Bias, exploratory power      118—121
Bias, length      12—13 121
Bias, positional      13 121—122
Binomial distribution      13 102 124 140
Binomial expansion      55 69 98
Booker, L.      14 19 44 117 121—126 130
Boolean satisfiability      21—28 35 200—201 209
Box, G.      4
Bui, T.      13
Building block      see "Schema"
Cardinality, definition      9
Christiansen, F.      130
Chromosome, definition      9
Column equivalence      171 177—179
Column similarity      182
Compression      see "Aggregation"
Conjunctive normal form      21 35 200—201 209
Construction, definition      59
Constructive advantage      107
Crossover      see "Recombination"
Dasgupta, D.      4
Davidor, Y.      15 33 201
Davis, L.      4
Davis, T.      159
Dayar, T.      188
De Jong, K.      12 16 26 27 43 44 46 56 156 161 184 185 196 199 209
Deb, K.      149 151
Defining length, definition      10
Defining positions, definition      10
Deterministic selection      7
Disjunctive normal form      35 200—201
Disruption, definition      41
Distribution, binomial      13 102 124 140
Distribution, multinomial      162
Distribution, Poisson      124
Distributional bias      13 122—125
Diversity, framework      47—51
Dynamic analyses      129—190
Dynamic analyses of mutation      137—144
Dynamic analyses of mutation and recombination      144—145
Dynamic analyses of recombination      129—137
Dynamic analyses of selection and mutation      147—153
Dynamic analyses of selection, mutation, and recombination      155—168
Elitism      7—8 160
Empirical analyses      193—201
Epistasis      15 25—28 32—35 198—201
Equations of motion      147 207
Eshelman, L.      4 8 13 15 33 117—126
Evolutionary algorithms      3
Evolutionary algorithms, evolution strategies      7—8
Evolutionary algorithms, evolutionary programming      6—7
Evolutionary algorithms, example      4—6
Evolutionary algorithms, genetic algorithms      8
Evolutionary algorithms, genetic programming      4 208
Evolutionary computation      3
Executable model      153
Expected number of offspring framework      56—58
Expected waiting time, definition      159
Exploratory power      118—121
Fitness      3
Fitness, scaling      160 195
fitness, sharing      28—32
Fitness-proportional selection      8 39 147 160 195
Fogel, D.      14 15 155 198
Fogel, L.      4 6 11 195
Fraser, A.      4 11
Fukuda, T.      32
Garey, M.      26
Geiringer's theorem      13 129 138 145
Gene, definition      9
Genetic algorithms      8
Genetic programming      4 208
Giordana, A.      28
Goldberg, D.      4 10 29 39 149 151 156 195
Grefenstette, J.      4
Hamiltonian circuit problem      26—28 32—35 208
Hamming distance      15 150 195
Hart, W.      19
Holland, J.      4 8—12 39 56 147 195
Homogeneity, framework      47—51
Howe, E.      188
Hyperplane      see "Schema"
Johnson, C.      188
Johnson, D.      26
Jones, T.      15 194
Kemeny, J.      188
Kennedy, J.      201
Koehler, G.      161
Koza, J.      4 6 208
labels      29—32
Length bias      12—13 121
Limiting distribution for mutation      137—144
Limiting distribution for mutation and recombination      144—145
Limiting distribution for recombination      129—137
Locus, definition      9
Lumping      see "Aggregation"
Macready, W.      19 34
Mahfoud, S.      28
Markov chain, aggregation      169—190
Markov chain, ergodic      140 161
Markov chain, expected waiting time      159
Markov chain, mean passage time time      158
Markov chain, probability transition matrix      157 169 187 189
Markov chain, states      156
Markov chain, steady-state behavior      159 162 169 188 189
Markov chain, steady-state distribution      140—142 161 189
Markov chain, transient behavior      157—169 187—189
Mean passage time, definition      158
Michalewicz, Z.      4
Miller, R.      197
Mitchell, D.      199 209
Moon, B.      13
Muehlenbein, H.      130
Muller, H.      149
Multimodal problem generator      194—198 210
Multimodality      15 24—25 32—35 152 163—168 193—201
Multinomial distribution      162
Mutation      14
Mutation, definition      83
Mutation, rate      83
n-point recombination      12
Neri, F.      28
Nimwegen, E.      149
Nix, A.      159 160 169 206
No free lunch      19—20 34 81 82 111 113 206
O'Reilly, U.-M.      208
One-point recombination      11
Order, definition      10
Payoff      see "Fitness"
Peaks      see "Multimodality"
Perfect aggregation      171 176—180
Performance      see "Fitness"
Pleiotropy      14 25 35 198 200
Poisson distribution      124
Polygeny      14 25 35 198 200
Population diversity, framework      47—51
Population homogeneity, framework      47—51
Portuguese      29
Positional bias      13 121—122
Premature convergence      28
Principe, J.      159
Probability transition matrix      187 189
Probability transition matrix, definition      157 169
probes      209
Radioactive decay      142—144
Random $\mathcal{L}$-SAT problems      199
Rechenberg, I.      4 7 14 195
Recombination      11—14
Recombination, n-point      12
Recombination, one-point      11
Recombination, Rate      196
Recombination, two-point      12
Recombination, uniform      13
Rees, J.      161
Rendell, L.      210
Restricted mating      28—32
Richardson, J.      29
Robbins' equilibrium      129—137 144—146 207 208
Row equivalence      171 176—177
Row similarity      181
Rudolph, G.      159
Ryan, C.      29
Satisfiability      21—28 35 200—201 209
Scaling      160 195
Schaffer, D.      4 8 15 33
Schema, construction      59
Schema, defining length      10
Schema, defining positions      10
Schema, definition      10
Schema, disruption      41
Schema, order      10
Schema, survival      41
Schwefel, H.-P.      4 7 14 19 195
Score      see "Fitness"
Segre, A.      210
Segrest, D.      156
Selection, deterministic      7
Selection, fitness-proportional      8 39 147 160 195
Selection, tournament      7
Sharing      28—32
Similarity metric for aggregation      181—183
Similarity metric for speciation      28—30
Situation, definition      59
Smith, G.      22
Smith, R.      32
Smith, S.      4
Snell, J.      188
Spears, W.      8 27 29 31 114 161 185 201
Speciation      28—32
Stark, H.      41
States, definition      156
Static analyses      39—126
Static analyses of mutation      83—100
Static analyses of mutation and recombination      101—126
Static analyses of recombination      39—82
Static analyses steady-state behavior      159 162 169 188 189
Static analyses steady-state distribution      140—142 161 189
Stewart, W.      169 187 188
Subpopulation      see "Speciation"
Success probability      14
Survival, definition      41
Suzuki, J.      159
Syswerda, G.      13 46 49 54 59
Tag bits      30—32
Test-problem generator      17 20 34 194 200 206 210
Tournament selection      7
Transient behavior      157—169 187—189
Two-point recombination      12
Uniform equilibrium      137—146 207
Uniform recombination      13
Utility      see "Fitness"
Vose, M.      159 160 169 188 206
Whitley, D.      4 153
Winston, W.      138 158
Wolpert, D.      19
Woods, J.      41
Wu, A.      153
Wu, W.      188
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2020
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте