GAのフィットネス共有とニッチ数の意味は何ですか？

Question

私が進化論を研究するとき、私はいくつかの特別な言葉shucを適性共有とニッチカウントとして見つけました。それらの意味を説明する簡単な例を与えてください。ありがとうございました。

Answer 1

集団の多様性が減少するにつれて進化的アルゴリズム（EA）が単一の解に収束する傾向があります。[1]。この現象は、遺伝的ドリフトとして知られています。人口間の距離に基づいて人口の多様性を維持する技術は、と呼ばれ、Niching技法と呼ばれています。

フィットネス共有は、各個人のフィットネスが他のものとの近接性に基づいてスケールされるニッヒングの一種です。これは、人口密度の高い地域での良好なソリューションは、まばらに住んでいる地域での比較的良好なソリューションよりも適応度が低いことを意味します。事実上、アルゴリズムの選択技術は、これらの高品質で高密度のソリューションに重点を置いていません。距離は、決定空間（遺伝子型）、解空間（表現型）、またはその両方（GoldbergとRichardsen [2]のように）のいずれかの値に基づいて計算することができる。遺伝子型の距離は、通常Hamming distanceを使用して定義され、表現型の距離は通常Euclidean distanceを使用して定義されます。

簡単なフィットネス共有方法は、以下のJavaメソッドで与えられます。

/** 
* Computes the shared vitness value for a solution 
* @param index the index of the solution for which a shared fitness value will be computed 
* @param minDist any solution closer than minDist will share fitness with the current solution 
* @param shareParam a parameter that defines how much influence sharing has. Higher = more sharing. 
* @param population the array of solutions. Each solution has a genotype and associated fitness value. 
*/ 
public double computeSharedFitnessValue(int index, double minDist, double shareParam, Solution[] population){ 

    double denominator = 1; 

    for(int j = 0; j < population.length; j++){ 

    final double dist = hamming_dist(population[index],population[j]); 

    if (dist < minDist){ 
     denominator += (1-(dist/shareParam)) 
    } 
    } 

    return population[index].getFitnessValue()/denominator; 
} 

モチベーション例：フィットネス共有が多目的問題に非常に重要である理由を次の図は、完全に説明します。図A（左）では、実行中に多様性が維持されていました。その結果、ソリューションは真のパレートフロントのかなりの部分に広がっています（ここではワイヤフレームとして示されています）。図B（右）では、母集団はパレート正面の小さな領域にのみ収束していました。多くの状況では、図B中の溶液は、より高い品質のものであったとしても、意思決定者は、図B.

の品質（公称）の改善に、図Aに設けられたオプションの多様性を好みますその他のリソース：

• [1] Genetic algorithms with sharing for multimodal function optimization
• [2] Genetic Algorithms for Multiobjective Optimization: Formulation Discussion and Generalization