For every mutation rate $p \in (0, 1)$, and for all $\varepsilon > 0$, there is a fitness function $f : \{0,1\}^n \to \mathbb{R}$ with a unique maximum for which the optimal mutation rate for the $(1+1)$ evolutionary algorithm on $f$ is in $(p-\varepsilon, p+\varepsilon)$. In other words, the set of optimal mutation rates for the $(1+1)$ EA is dense in the interval $[0, 1]$. To show that, this paper introduces DistantSteppingStones, a fitness function which consists of large plateaus separated by large fitness valleys.


翻译:对于每一个变异率$p \in (0, 1)$及任意$\varepsilon > 0$,均存在一个具有唯一最大值的适应度函数$f : \{0,1\}^n \to \mathbb{R}$,使得$(1+1)$进化算法在$f$上的最优变异率位于区间$(p-\varepsilon, p+\varepsilon)$内。换言之,$(1+1)$进化算法的最优变异率集合在区间$[0, 1]$中是稠密的。为证明此结论,本文提出了DistantSteppingStones适应度函数,该函数由被宽阔适应度谷分隔的大规模平台区域构成。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
31+阅读 · 2021年4月12日
机器学习中的最优化算法总结
人工智能前沿讲习班
22+阅读 · 2019年3月22日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
博客 | 机器学习中的数学基础(凸优化)
AI研习社
14+阅读 · 2018年12月16日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19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
GAFT:一个使用 Python 实现的遗传算法框架
Python开发者
10+阅读 · 2017年8月1日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:54
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
6+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
13+阅读 · 4月19日
相关VIP内容
专知会员服务
31+阅读 · 2021年4月12日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员