Recently, Jeannie Fitzgerald and Co

Recently, Jeannie Fitzgerald and Conor Ryan [4] proposed a scheme of self-adaptive, individualized genetic operators for controlling and setting crossover and mutation search parameters combined with adaptive tournament size applying to binary classification tasks. The results demonstrated that although tuned with empirical best parameters, standard GP approach has clearly poorer performance in overall compared to their adaptive method. They also suggested the fact that traditional parameter setting for standard crossover and mutation are not necessarily optimal.

Kết quả (Việt) 1:

Gần đây, Jeannie Fitzgerald và Conor Ryan [4] đề xuất một chương trình của self-adaptive, cá nhân nhà khai thác di truyền về kiểm soát và cài đặt chéo và đột biến tìm tham số kết hợp với kích thước thích nghi giải đấu áp dụng cho công việc phân loại nhị phân. Các kết quả đã chứng minh rằng mặc dù điều chỉnh với các thông số thực nghiệm tốt nhất, bác sĩ gia đình tiêu chuẩn phương pháp tiếp cận có rõ ràng nghèo hiệu suất tổng thể so với phương pháp thích ứng của họ. Họ cũng đề nghị một thực tế rằng truyền thống tham số thiết lập tiêu chuẩn chéo và đột biến là không nhất thiết phải tối ưu.

Kết quả (Việt) 2:

Gần đây, Jeannie Fitzgerald và Conor Ryan [4] đề xuất một cơ chế tự thích nghi, các nhà khai thác di truyền cá nhân để kiểm soát và thiết lập chéo và đột biến các thông số tìm kiếm kết hợp với kích thước giải đấu thích ứng áp dụng cho các nhiệm vụ phân loại nhị phân. Kết quả cho thấy rằng mặc dù điều chỉnh với các thông số tốt nhất theo kinh nghiệm, phương pháp tiếp cận GP tiêu chuẩn có hiệu suất rõ ràng nghèo trong tổng thể so với phương pháp thích ứng của họ. Họ cũng đề nghị thực tế là cài đặt thông số truyền thống cho các tiêu chuẩn chéo và đột biến không nhất thiết phải tối ưu.