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アルゴリズム進化ゲーム理論のソース
私は非常に緩い意味でタイトル用語を使用します。 数学的基礎を含む、進化ゲーム理論に関するかなりの量の研究があります。「進化ゲームと人口動態」を勧められましたが、まだ詳しく調べていません。 また、このサイトで人気のあるトピックであるアルゴリズムゲーム理論に関するかなりの量の研究があります。 私が見たいのは、特定の進化ダイナミクスに関する計算の複雑さまたは収束ステートメントを作成する作業です。 例(非常に大まかに言って): 人口と進化のスキームが与えられた場合、長期的な人口の最適性の確率的な後悔を与えることができます(最高の個人と比較して?)。これは、専門家の集団と盗賊の問題に強く関連しているようです。非定常環境ではどうですか? 環境で相互作用し、ほぼすべての種類のマルチプレイヤーゲームをプレイするさまざまな種の集団のセットを考えると、進化戦略を考えると、戦略または戦略分布の最終的な安定性についてどのような声明を出すことができますか? 環境との直接的な関係または他の種との関係のいずれかで、多くの「ニッチ」(言い回しの広義の方法)があるあらゆる種類の環境で、集団がどのように分布するかについてどのような声明を立てることができますかこれらのニッチ全体。 私が尋ねていないが、そうすべき問題-AGT、TCS、遺伝的アルゴリズム、進化ゲーム理論、または個体群生物学の背景をほとんど持たずにこれに来ています。最適化/機械学習/統計の観点から質問をしていますが、これは間違っているか不完全である可能性があります。

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人口アルゴリズムと遺伝的アルゴリズムの世代数のトレードオフは何ですか
遺伝的アルゴリズムは、人口が多いほど少数の世代で進化しますが、世代の計算に時間がかかります。できるだけ早く実行可能なソリューションに到達するために、これら2つの要素のバランスを取るためのガイドラインはありますか? また、これは質問に最適な場所ですか?
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