home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / genetic / 165 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-23  |  3.2 KB
  1. Path: sparky!uunet!ogicse!mimbres.cs.unm.edu!lynx.unm.edu!nmsu.edu!opus!madavis
  2. From: madavis@nmsu.edu (Mark Davis)
  3. Newsgroups: comp.ai.genetic
  4. Subject: comp.ai.genetic
  5. Message-ID: <MADAVIS.93Jan22110658@sparta.nmsu.edu>
  6. Date: 22 Jan 93 18:06:58 GMT
  7. Article-I.D.: sparta.MADAVIS.93Jan22110658
  8. Sender: usenet@nmsu.edu
  9. Distribution: comp.ai.genetic
  10. Organization: Computing Research Lab
  11. Lines: 61
  12.  
  13.  
  14. recent work by N. Radcliffe, "Genetic Set Recombination and Its
  15. Application to Neural Network Topology Optimization" in Neural
  16. Computing and Apllication, 1993 1:67-90, suggests that desirable
  17. properties of GAs include "proper assortment" and "respect for
  18. formae membership".  both these definitions build upon Radcliffe's
  19. extension of Holland's schema analysis, called formae analysis,
  20. and require, respectively, that the offspring of two genomes in
  21. a GA have properties which in some way combine the desirable
  22. properties of the parents.
  23.  
  24. this is nothing new, perhaps.  but what is interesting is his
  25. arrival at the Random, Respectful Recombination operation which
  26. involves selecting randomly and uniformly from the so-called
  27. similarity set of the two parents to produce the offspring.  this
  28. operation bears a striking resemblance to the Gaussian modification
  29. scheme proposed by Fogel and Porto starting in the mid-60s and
  30. elucidated in Artificial Intelligence Through Simulated Evolution,
  31. an out-of-print and rare book, as well as in recent work (see
  32. Fogel, D. and Atmar, J.W. "Comparing Genetic Operators with
  33. Gaussian Mutations in Simulated Evolutionary Processes Using 
  34. Linear Systems,"  Biol. Cybernetics, 63, 111-114, 1990.)  In 
  35. their work, the value of standard GA mutation operators has been
  36. repeatedly called into question, both in terms of its robust
  37. ability to find globally optimal solutions, and in its speed
  38. of convergence.
  39.  
  40. the fundamental criticism levied by the so-called evolutionary
  41. simulation-people against GAs as a methodology is precisely
  42. the question of the accuracy of the simulation.  the assumption
  43. that representations which code individual properties in a
  44. linear genome and operations on those representations can
  45. approach the kind of robust optimization seen in nature is
  46. at question.  specifically, they have suggested that complex
  47. behavior in natural systems is almost always the result of 
  48. complex epistatic and pleiotrophic interactions of suites of
  49. genes, rarely of individual genes in isolation.  GAs lack
  50. the ability to effectively simulate this property, and 
  51. ultimately require random mutation to avoid suboptimal
  52. convergence and complex considerations of representation to
  53. provide comparable convergence rates.
  54.  
  55. any comments???
  56.  
  57. mark
  58.  
  59. --
  60.                           WORLD                                    WORLD VIEW
  61.         
  62.       ** *   **     **  ***  ** **** **** 
  63.        **** * *    ** ***************** * 
  64.        *****      *  * ** ************ *                               
  65.         *               ************** *
  66.        ****       ****** ** ** ******      
  67.        *****     *******     *   ***     
  68.         **          ***           *   **
  69.         *           ***            ***  
  70.         *            *            *****  *
  71.                                    * *   *
  72.  
  73.                                           - mark -
  74.