Calculating the probability of an individual solution being selected under lexicase selection is an important problem in attempts to develop a deeper theoretical understanding of lexicase selection, a state-of-the art parent selection algorithm in evolutionary computation. Discovering a fast solution to this problem would also have implications for efforts to develop practical improvements to lexicase selection. Here, I prove that this problem, which I name lex-prob, is NP-Hard. I achieve this proof by reducing SAT, a well-known NP-Complete problem, to lex-prob in polynomial time. This reduction involves an intermediate step in which a popular variant of lexicase selection, epsilon-lexicase selection, is reduced to standard lexicase selection. This proof has important practical implications for anyone needing a fast way of calculating the probabilities of individual solutions being selected under lexicase selection. Doing so in polynomial time would be incredibly challenging, if not all-together impossible. Thus, finding approximation algorithms or practical optimizations for speeding up the brute-force solution is likely more worthwhile. This result also has deeper theoretical implications about the relationship between epsilon-lexicase selection and lexicase selection and the relationship between lex-prob and other NP-Hard problems.


翻译:在尝试深入理解词法选择(进化计算中一种先进的父代选择算法)的理论基础时,计算单个解在词法选择下被选中的概率是一个重要问题。找到该问题的快速解法,还将对词法选择的实际改进工作产生影响。这里,我证明该问题(我称之为lex-prob)是NP难的。我通过将著名的NP完全问题SAT在多项式时间内归约为lex-prob来完成这一证明。该归约过程包含一个中间步骤,即将词法选择的流行变体ε-词法选择归约为标准词法选择。这一证明对任何需要快速计算词法选择下单个解被选中概率的人具有重要的实际意义:在多项式时间内求解该问题将极其困难,甚至完全不可能。因此,寻找近似算法或加速暴力求解法的实用优化方法可能更有价值。该结果还对ε-词法选择与标准词法选择之间的关系,以及lex-prob与其他NP难问题之间的关系具有更深层的理论意义。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:55
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:53
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
11+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员