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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / genetic / 172 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-24  |  1.6 KB  |  43 lines
  1. Newsgroups: comp.ai.genetic
  2. Path: sparky!uunet!gumby!destroyer!news.iastate.edu!IASTATE.EDU!danwell
  3. From: danwell@IASTATE.EDU (Daniel A Ashlock)
  4. Subject: Evolution vs Coevolution
  5. Message-ID: <1993Jan24.103719@IASTATE.EDU>
  6. Sender: news@news.iastate.edu (USENET News System)
  7. Reply-To: danwell@IASTATE.EDU (Daniel A Ashlock)
  8. Organization: Iowa State University
  9. Date: Sun, 24 Jan 1993 16:37:19 GMT
  10. Lines: 31
  11.  
  12.    A function optimizer has a global standard of fitness, the height of the
  13. function being optimized.  A GA playing prisoner's dillemma has a changing
  14. fitness function based on the particular mix of player's in the algorithm.
  15. I call these two sorts of genetic algorithms evolutionary and coevolutionary.
  16.  
  17.    What I'd like is to see references to transformations of evolutionary 
  18. problems into coevolutionary problems.  If possible summarize the effects.
  19. For example:
  20.  
  21.    Hillis, Daniel "Co-evolving Parasites Inprove Simulated Evolution as an 
  22.    Optimization Procedure" Proceedings of the Second Conference on Artificial
  23.    Life.
  24.  
  25. Summary:
  26.  
  27.    Hillis observed better results when he modified a GA that located sorting
  28. networks with relatively few comparitors to have an evolving population of test
  29. sequences whoes fitness was proportional to the number of sorting networks they
  30. fooled.  The fixed population of test sequences let to a 65 comparitor network
  31. for a 16-element list.  The coevolutionary version found a 61 element network.
  32. It should be noted that the "best" network contains 60 comparitors and was
  33. found by a human being.
  34.  
  35.    Thanks in advance,
  36.  
  37. Dan
  38. Danwell@IASTAET.EDU
  39.  
  40.  
  41.  
  42.  
  43.