遗传算法的 FAIR 童话
神经与进化计算
2023-05-02 v1 机器学习
摘要
遗传算法（GA）是一种流行的元启发式进化算法，使用随机算子寻找最优解，并已在求解许多复杂优化问题（如分类、优化与调度）中证明其有效性。然而，尽管其性能、流行度与简单性，GA 的可复现性与可重用性却未受太多关注。在本文中，我们扩展了可发现、可访问、可互操作、可重用（FAIR）数据原则，以实现算法的可复现性与可重用性。我们选取 GA 作为用例来展示所提原则的适用性。同时，我们概述了 GA 的方法学进展与变体，这些使得复现甚至找到正确来源具有挑战性。此外，为实现 FAIR 算法，我们使用轻量级 RDF 格式提出了一个词汇表（即 ），以促进可复现性。鉴于 GA 的随机性质，本工作可扩展至众多优化与机器学习算法/方法。
引用
@article{arxiv.2305.00238,
title = {The FAIRy Tale of Genetic Algorithms},
author = {Fahad Maqbool and Muhammad Saad Razzaq and Hajira Jabeen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00238},
year = {2023}
}