WikiDer > Samarali fitness

Effective fitness
Qismi bir qator ustida
Evolyutsion algoritm
Genetik algoritm
Genetik dasturlash

Yilda tabiiy evolyutsiya va sun'iy evolyutsiya (masalan, sun'iy hayot va evolyutsion hisoblash) fitness (yoki ishlash yoki ob'ektiv o'lchov) ning sxema berish uchun qayta o'lchamoqda samarali fitness bu hisobga oladi krossover va mutatsiya.

Populyatsiya dinamikasini tushunish uchun Evolyutsion hisoblashda samarali fitnes qo'llaniladi.[1] Biologik fitnes funktsiyasi faqat qaraydi reproduktiv muvaffaqiyat, samarali fitness funktsiyasi aholi darajasida yashash uchun bajarilishi kerak bo'lgan narsalarni qamrab olishga harakat qiladi.[2] Bir hil populyatsiyalarda reproduktiv fitness va samarali fitness tengdir.[1] Populyatsiya bir xillikdan uzoqlashganda retsessiv genotip uchun yuqori samaradorlikka erishiladi. Populyatsiya muvozanat tomon harakatlanayotganda ushbu ustunlik kamayadi.[1] Ushbu muvozanatdan chetga chiqish aholining barqaror holatga erishish uchun qanchalik yaqinligini ko'rsatadi.[1] Ushbu muvozanatga erishilganda, aholining maksimal samarali jismoniy tayyorgarligiga erishiladi.[3]

Muammoni hal qilish evolyutsion hisoblash xarajat funktsiyasi bilan amalga oshiriladi.[4] To'pni optimallashtirish uchun xarajat funktsiyalari qo'llanilsa, ular a deb nomlanadi fitness funktsiyasi. Kuchaytirishni o'rganish kabi strategiyalar[5] va NEAT neyroevolyutsiyasi[6] yaratmoqdalar fitness landshafti reproduktiv muvaffaqiyatini tavsiflovchi uyali avtomatlar.[7][8]

Samarali fitness funktsiyasi mos keladigan avlodlar sonini modellashtiradi[1] va aholi darajasida muhim bo'lgan mutatsiya va krossover kabi evolyutsion jarayonlarni o'z ichiga olgan hisob-kitoblarda foydalaniladi.[9]

Effektiv fitness modeli avvalgisidan, standart reproduktiv fitness modelidan ustundir. Bloat kabi evolyutsion tushunchalarni sifat va miqdoriy tushunishda rivojlanadi, o'z-o'zini moslashtirishva evolyutsion mustahkamlik.[3] Reproduktiv fitnes faqat toza selektsiyani ko'rib chiqsa, samarali fitness genetik operatorlarni hisobga olgan holda populyatsiya oqimi va tabiiy selektsiyani tavsiflaydi.[1][3]

Oddiy fitness funktsiyasi muammoga mos keladi,[10] samarali fitness funktsiyasi esa maqsadga erishilgan bo'lsa, taxmindir.[11] Bu kabi algoritmlar bilan fitness funktsiyalarini loyihalash uchun farq muhim ahamiyatga ega yangiliklarni izlash unda agentlarning maqsadi noma'lum.[12][13]Bakteriyalar holatida samarali fitnes toksinlarni ishlab chiqarishni va asosan stoxastik ravishda aniqlanadigan turli xil plazmidlarning mutatsion tezligini o'z ichiga olishi mumkin.[14]

Ilovalar

O'rganilgan populyatsiya dinamikasining evolyutsion tenglamalari mavjud bo'lganda, ma'lum bir populyatsiyaning samaradorligini algoritmik ravishda hisoblash mumkin. Zo'r samarali fitness modeli hali topilmagan bo'lsa-da, u allaqachon genotip-fenotip xaritasining harakatlanishini, populyatsiya dinamikasini va fitnes landshaftlaridagi oqimni yaxshiroq tushunish uchun yaxshi asos bo'lganligi ma'lum.[1][3]

Darvin fitnes funktsiyalari va samarali funktsiyalar kombinatsiyasidan foydalangan holda modellar aholi tendentsiyasini taxmin qilishda yaxshiroqdir. Kasallikni davolashning terapevtik natijalarini aniqlash uchun samarali modellardan foydalanish mumkin.[15] Boshqa modellar samarali oqsil muhandisligini aniqlay oladi va yangi yoki yuqori darajadagi ishlarni qidirib topadi biokimyo.[16]

Adabiyotlar

  1. ^ a b v d e f g Stephens CR (1999). "Evolyutsion tizimlar uchun samarali fitness manzaralari". Evolyutsion hisoblash bo'yicha 1999 yilgi Kongress materiallari-CEC99 (Kat. № 99TH8406): 703–714. arXiv:nlin / 0006050. doi:10.1109 / CEC.1999.782002. ISBN 0-7803-5536-9. S2CID 10062119.
  2. ^ fon Bronk B, Schaffer SA, Götz A, Opitz M (may 2017). Balaban N (tahrir). "Toksin ishlab chiqarishda stokastiklik va mehnat taqsimotining ichak tayoqchasidagi ikki shtammli bakteriyalar raqobatiga ta'siri". PLOS biologiyasi. 15 (5): e2001457. doi:10.1371 / journal.pbio.2001457. PMC 5411026. PMID 28459803.
  3. ^ a b v d Stephens CR, Vargas JM (2000). "Effektiv fitness I evolyutsion hisoblash uchun alternativ paradigma sifatida: umumiy rasmiylik". Genetik dasturlash va o'zgaruvchan mashinalar. 1 (4): 363–378. doi:10.1023 / A: 1010017207202. S2CID 1511583.
  4. ^ Schaffer JD, Sichtig HM, Laramee C (2009). Rivojlanayotgan boshoqli neyron tarmoqlari uchun bir qator muvaffaqiyatsiz va qisman muvaffaqiyatli fitness funktsiyalari. Genetika va evolyutsion hisoblash konferentsiyasining 11 yillik konferentsiyasining hamkori materiallari - GECCO 09. ACM Press. doi:10.1145/1570256.1570378.
  5. ^ Afanasyeva A, Buzdalov M (2012). Evolyutsion algoritmlar va mustahkamlashni o'rganish yordamida yordamchi mezonlar bilan optimallashtirish. MENDEL 2012 yumshoq hisoblash bo'yicha 18-xalqaro konferentsiya materiallari. 2012. 58-63 betlar.
  6. ^ Divband Soorati M, Hamann H (2015). Fitness funktsiyasi dizaynining evolyutsion robotikada ishlashga ta'siri. 2015 yil Genetik va evolyutsion hisoblash konferentsiyasi materiallari - GECCO 15. ACM Press. doi:10.1145/2739480.2754676.
  7. ^ Stadler PF, Stephens CR (2003). "Manzaralar va samarali fitness". Nazariy biologiyaga sharhlar. Informa UK Limited. 8 (4–5): 389–431. doi:10.1080/08948550302439.
  8. ^ Bagnoli F (1998). "Uyali avtomatika". arXiv:kond-mat / 9810012.
  9. ^ Genri A, Xemeri M, Fransua P (iyun 2018). "b-evo: biologik tarmoqlarning fenotipik modellarini rivojlantirish dasturi". PLOS hisoblash biologiyasi. 14 (6): e1006244. Bibcode:2018PLSCB..14E6244H. doi:10.1371 / journal.pcbi.1006244. PMC 6013240. PMID 29889886.
  10. ^ Fernandez AC (2017). "Keltirilgan muammoga mos keladigan fitness funktsiyasini yaratish". Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  11. ^ Handa H (2006). Vaqt bo'yicha o'zgaruvchan funktsiyalar bo'yicha ishonchli echimlarni topish uchun fitness funktsiyasi. Genetika va evolyutsion hisoblash GECCO 06 bo'yicha 8-yillik konferentsiya materiallari. ACM Press. doi:10.1145/1143997.1144186.
  12. ^ Lehman J, Stenli KO (2011). "Maqsadlardan voz kechish: faqat yangilik izlash orqali evolyutsiya". Evolyutsion hisoblash. MIT Press - Jurnallar. 19 (2): 189–223. doi:10.1162 / evco_a_00025. PMID 20868264. S2CID 12129661.
  13. ^ Vulli BF, Stenli KO (2012). "Interaktiv evolyutsiya bilan yangilik izlashni birlashtirib, istiqbolli pog'onali toshlarni o'rganish". arXiv:1207.6682 [cs.NE].
  14. ^ Lehman J, Stenli KO (2010-09-24). "Maqsadlardan voz kechish: faqat yangilik izlash orqali evolyutsiya". Evolyutsion hisoblash. 19 (2): 189–223. doi:10.1162 / EVCO_a_00025. PMID 20868264. S2CID 12129661.
  15. ^ Mahdipour-Shirayeh A, Kaveh K, Kohandel M, Sivaloganathan S (2017-10-30). "Saraton evolyutsiyasini modellashtirishda fenotipik heterojenlik". PLOS ONE. 12 (10): e0187000. arXiv:1610.08163. Bibcode:2017PLoSO..1287000M. doi:10.1371 / journal.pone.0187000. PMC 5662227. PMID 29084232.
  16. ^ Xu Y, Xu S, Dai Y, Liang J (2014-08-11). "Fitnes landshaftining soddalashtirilgan global chiziqli bo'lmagan funktsiyasi to'g'risida: teskari oqsil katlamasini o'rganish". PLOS ONE. 9 (8): e104403. Bibcode:2014PLoSO ... 9j4403X. doi:10.1371 / journal.pone.0104403. PMC 4128808. PMID 25110986.

Tashqi havolalar