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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / genetic / 156 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-21  |  2.3 KB
  1. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!magnus.acs.ohio-state.edu!cis.ohio-state.edu!neuron.cis.ohio-state.edu!pja
  2. From: pja@neuron.cis.ohio-state.edu (Peter J Angeline)
  3. Newsgroups: comp.ai.genetic
  4. Subject: Re: GA versus Simulated Annealing
  5. Date: 21 Jan 1993 22:46:54 -0500
  6. Organization: Ohio State Computer Science
  7. Lines: 34
  8. Sender: pja@cis.ohio-state.edu
  9. Message-ID: <PJA.93Jan21224649@neuron.cis.ohio-state.edu>
  10. References: <1993Jan19.155159.16736@thunder.mcrcim.mcgill.edu>
  11.     <1993Jan21.172459.27732@cs.ucf.edu>
  12. Reply-To: pja@cis.ohio-state.edu
  13. NNTP-Posting-Host: neuron.cis.ohio-state.edu
  14. In-reply-to: long@next1.acme.ucf.edu's message of Thu, 21 Jan 1993 17:24:59 GMT
  15.  
  16. In article <1993Jan21.172459.27732@cs.ucf.edu> long@next1.acme.ucf.edu (Richard Long) writes:
  17.  
  18.    From the few cases that I've read about the successes of GA,  
  19.    crossover is particularly good for a problem that has a natural  
  20.    hierarchical structure to the optimal solution, since crossover exploits  
  21.    local fitness maxima in the construction of a global maximum.  
  22.  
  23. Not quite right.  The _building block hypothesis_ states that GAs work well
  24. when the best solutions are _compositional_ rather than hierarchical.  By
  25. compositional I mean that smaller pieces of the solution are pretty good but
  26. when you get a few of the pretty good smaller pieces together then the result
  27. is something better than all of the smaller pieces. This tops out when all of
  28. the small pieces are together giveing a maximal fitness.
  29.  
  30.    --
  31.    Richard Long
  32.    Institute for Simulation and Training
  33.    University of Central Florida
  34.    12424 Research Parkway, Suite 300, Orlando, FL 32826
  35.    (407)658-5026, FAX: (407)658-5059
  36.    long@acme.ucf.edu
  37.  
  38. -pete angeline
  39.  
  40. -------------------------------------------------------------------------------
  41. Peter J. Angeline            ! Laboratory for AI Research (LAIR)
  42. Graduate Research Assistant  ! THE Ohio State University, Columbus, Ohio 43210
  43. ARPA: pja@cis.ohio-state.edu ! "Nature is more ingenious than we are."
  44.  
  45. -- 
  46. -------------------------------------------------------------------------------
  47. Peter J. Angeline            ! Laboratory for AI Research (LAIR)
  48. Graduate Research Assistant  ! THE Ohio State University, Columbus, Ohio 43210
  49. ARPA: pja@cis.ohio-state.edu ! "Nature is more ingenious than we are."
  50.