Nüfus büyüklüğü ile genetik algoritmalardaki nesil sayısı arasındaki denge nedir?

Genetik algoritmalar, daha büyük bir nüfusa sahip daha az nesilde gelişir, ancak bir neslin hesaplanması da daha uzun sürer. Mümkün olan en kısa sürede uygulanabilir bir çözüme ulaşmak için bu iki faktörü dengelemek için bazı kılavuz çizgiler var mı?

Ayrıca, bu soru için en iyi yer mi?

ds.algorithms machine-learning genetic-algorithms

— Matt Munson
kaynak

Soru muhtemelen Cross Validated'a ait .

— chrisaycock

Bu sorunun burada iyi olduğunu düşünüyorum ve burada cevaplandığını görmek istiyorum. Anladığım kadarıyla genetik algoritmalar, cstheory'deki ortak konuların çoğu kadar titiz bir analize sahip değiller, ancak bu soru hala bir cstheory sorusu ve araştırma düzeyinde tartışacağım. Daha önce genetik algoritma sorularını cevapladık: cstheory.stackexchange.com/questions/844/… Bu tür sorularla ilgili bir meta tartışma da var: meta.cstheory.stackexchange.com/questions/73/…

— Artem Kaznatcheev

Bu konuda bazı çalışmalar var. Hangi problemleri istediğinizi belirtmediğiniz için yönergeler bazı önemli ve son genel bazı makaleleri listeleyeceğim. Onlar:

C. Witt (2008) Nüfus Büyüklüğüne Karşı Basit Bir Evrimsel Algoritmanın Çalışma Zamanı // Teorik Bilgisayar Bilimi, 403 (1), s. 104-120.
T. Chen, K. Tang, G. Chen ve X. Yao Büyük bir popülasyon büyüklüğü evrimsel algoritmalarda yararsız olabilir // Teorik Bilgisayar Bilimi. Basında Makale
O. Giel, PK Lehre (2010) Evrimsel çok amaçlı optimizasyonda nüfusların etkisi üzerine // Evrimsel Hesaplama 18 (3), s. 335-356.
PS Oliveto, J. He, X. Yao (2008) Vertex Cover Problemi İçin Nüfus Bazlı Evrimsel Algoritmaların Analizi . IEEE Dünya Hesaplamalı Zeka Kongresi Bildiriler Kitabı.
PS Oliveto, J. He, X. Yao (2007) Kombinatoryal Optimizasyon için Evrimsel Algoritmaların Zaman Karmaşıklığı: Sonuçların On Yılı // Uluslararası Otomasyon ve Bilişim Dergisi. Popülasyona dayalı EA'larla ilgili sonuçlar için 4.1 bölümüne bakın.

— Oleksandr Bondarenko
kaynak