遺伝的アルゴリズムでスキーマを使用する目的は正確には何ですか？

Question

スキーマは遺伝的アルゴリズムが最適解を得るのにどのように役立つでしょうか？スキーマとは、人口のすべての人が同じスキーマを持つことを意味します。

Answer 1

長い答え：http://en.wikipedia.org/wiki/Holland%27s_schema_theorem

短い答え：

スキーマが集団に適用される "マスク" です。そのマスクと一致する個体の数を数えます。したがって、スキーマはソリューションの一部の特性の一種です。

スキーマの適合度が平均よりも優れていると、オランダが正しく理解していれば、より多くの人がそのスキーマに一致します。

Answer 2

スキーマは遺伝的アルゴリズムとは無関係です。彼らはただそこで話しているだけです。オランダは彼らの存在を特定し、遺伝的アルゴリズムの能力に関連しており、それがなぜGAに関連しているのかを示しています。

****, 0***, 1***, *0**, *1**, 00**, 10**, 01**, 11**, etc. 

これらのスキーマは常に存在します。

長さ4のいずれかのビット列のためには、スキーマの数を識別することができます。個人は同時に多くのそのようなスキーマの一部です。すべての個人は4 *スキーマの一部になりますが、正面に0を持つスキーマのみが0 ***スキーマの一部になります。

ここで、遺伝的アルゴリズムとの関係があります。アクティブなスキーマタイプは、全人口のすべての人によって決定されます。どのスキーマが強いかは、複数の個人の存在によって決定されます。集団内の多くの人が4位に「1」を持っている場合、強いスキーマは0 ** 1のように見えます。特定のスキーマに一致する個人が多いほど、そのスキルは強くなります。スキーマの適合度は、スキーマと一致するすべての個人の平均適合度です。オランダは、フィットネス比例選択、一点クロスオーバー、およびビットフリップ突然変異の平均以上のスキーマを使用すると、進化のプロセスよりも指数関数的に強くなると言います。スキーマが強くなる必要があるのはなぜですか？スキーマの順序が高ければ高いほど、検索プロセスで混乱する可能性が高くなります。しかし、そのスキーマが複数の個人に存在する場合、確率はすべての個人に対して再び減少する。