变长结构演化中非社会与社会学习的探索
神经与进化计算
2021-04-19 v1
摘要
我们希望探索非社会与社会学习作为演化算法搜索变长结构时自适应机制可能发挥的作用。我们采用了一个极具挑战性但易于理解的问题地形，其中随机找到解的概率约为万亿分之一。我们实现了若干作用于变长结构的学习机制并分析了其性能。结合社会与非社会学习形式并与演化相结合的社会学习设置表现最佳，而仅采用演化的设置在寻找解方面无能为力。
引用
@article{arxiv.2104.08239,
title = {An exploration of asocial and social learning in the evolution of variable-length structures},
author = {Michael O'Neill and Anthony Brabazon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08239},
year = {2021}
}