The crossover and mutation argument

The crossover and mutation argument has attracted many Computer Scientists to the study of the relationship between them. Many research efforts to investigate the influence of crossover, mutation and other genetic operators on general solutions being generated by an evolutionary systems. Shaffer et al. in [], Hinterding in [] showed that mutation can be more useful than !previous belief. Luke and Spector [] experimentally proved that mutation operator performs as the same as crossover operator by setting various combinations of both operators and testing them on a wide range of problems. Although the overall performance of both operators may be quite similar. They behave differently and each has its own property. Crossover is considered a construction operator, building new structures from lower level building blocks, this means that the operator only can use what material is already contained in the population. While mutation has a stronger role in disruption and exploration because it can generate code using any functions including those that may have been previously selected against. It is necessary to use both operators together, Luke and Spector [6] reported that the slight trend towarded better results when crossover values were in the range 60-70%. Popularly, GP researchers choose small mutation rate while setting experimental parameters.

Kết quả (Việt) 1:

Các đối số chéo và đột biến đã thu hút nhiều nhà khoa học máy tính cho các nghiên cứu của mối quan hệ giữa chúng. Nhiều nghiên cứu nỗ lực để điều tra ảnh hưởng của chéo, đột biến và nhà khai thác di truyền khác vào các giải pháp chung được tạo ra bởi một hệ thống tiến hóa. Shaffer et al. trong [], Hinterding trong [] cho thấy rằng đột biến có thể thêm hữu ích hơn! trước niềm tin. Luke và Spector [] thử nghiệm đã chứng minh rằng đột biến nhà điều hành thực hiện như là giống như nhà điều hành chéo bằng cách đặt các kết hợp khác nhau của cả hai nhà khai thác và thử nghiệm chúng trên một loạt các vấn đề. Mặc dù hiệu suất tổng thể của cả hai bên sử dụng có thể khá tương tự. Họ hành xử một cách khác nhau và mỗi người có tài sản riêng của mình. Chéo được coi là một nhà điều hành xây dựng, xây dựng các công trình mới từ khối xây dựng cấp thấp hơn, điều này có nghĩa rằng các nhà điều hành chỉ có thể sử dụng vật liệu những gì đã được chứa trong dân số. Trong khi đột biến có một vai trò mạnh mẽ hơn trong sự phá vỡ và thăm dò bởi vì nó có thể tạo ra mã bằng cách sử dụng bất kỳ chức năng bao gồm cả những người có thể đã được trước đó chọn chống lại. Nó là cần thiết để sử dụng cả hai quốc gia sử dụng với nhau, Luke và Spector [6] báo cáo rằng towarded xu hướng nhẹ tốt hơn kết quả khi giá trị chéo ở khoảng 60-70%. Phổ biến, các nhà nghiên cứu GP chọn tỷ lệ đột biến nhỏ trong khi thiết lập các thông số thử nghiệm.

Kết quả (Việt) 2:

Sự giao nhau và tranh luận đột biến đã thu hút nhiều nhà khoa học máy tính để nghiên cứu mối quan hệ giữa chúng. Nhiều nỗ lực nghiên cứu để điều tra ảnh hưởng của chéo, đột biến và các nhà khai thác di truyền khác về giải pháp tổng thể được tạo ra bởi một hệ thống tiến hóa. Shaffer et al. trong [], Hinterding trong [] cho thấy đột biến có thể hữu ích hơn! niềm tin trước đó. Luke và Spector [] thực nghiệm đã chứng minh rằng điều hành đột biến thực hiện như là giống như điều hành chéo bằng cách thiết lập kết hợp khác nhau của cả hai nhà khai thác và thử nghiệm chúng trên một loạt các vấn đề. Mặc dù hiệu suất tổng thể của cả hai nhà khai thác có thể khá giống nhau. Họ cư xử khác nhau và từng có tài sản riêng của mình. Crossover được coi là một nhà điều hành xây dựng, xây dựng cấu trúc mới từ khối xây dựng mức độ thấp hơn, điều này có nghĩa rằng các nhà điều hành chỉ có thể sử dụng những vật liệu đã được chứa trong dân số. Trong khi đột biến có một vai trò mạnh mẽ hơn trong sự gián đoạn và thăm dò bởi vì nó có thể tạo ra các mã sử dụng bất kỳ chức năng bao gồm những người có thể đã được chọn trước đó chống lại. Nó là cần thiết để sử dụng cả hai nhà khai thác với nhau, Luke và Spector [6] đã báo cáo rằng xu hướng nhẹ towarded kết quả tốt hơn khi giá trị chéo là trong phạm vi 60-70%. Phổ biến, các nhà nghiên cứu GP chọn tỷ lệ đột biến nhỏ trong khi thiết lập các thông số thử nghiệm.