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Fractional dynamics of genetic algorithms using hexagonal space tessellation

机译:使用六边形空间细分的遗传算法的分数动力学

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摘要

The paper formulates a genetic algorithm that evolves two types of objects in a plane. The fitness function promotes a relationship between the objects that is optimal when some kind of interface between them occurs. Furthermore, the algorithm adopts an hexagonal tessellation of the two-dimensional space for promoting an efficient method of the neighbour modelling. The genetic algorithm produces special patterns with resemblances to those revealed in percolation phenomena or in the symbiosis found in lichens. Besides the analysis of the spacial layout, a modelling of the time evolution is performed by adopting a distance measure and the modelling in the Fourier domain in the perspective of fractional calculus. The results reveal a consistent, and easy to interpret, set of model parameters for distinct operating conditions.
机译:该论文提出了一种遗传算法,可以在平面上演化两种类型的物体。适应度函数促进对象之间的关系,当它们之间发生某种类型的界面时,该关系是最佳的。此外,该算法采用二维空间的六边形细分来促进邻居建模的有效方法。遗传算法产生的特殊模式与渗流现象或地衣共生中揭示的模式相似。除了分析空间布局外,还采用距离测度和分数阶微积分的观点在傅立叶域中对时间演化进行建模。结果揭示了针对不同操作条件的一套一致且易于解释的模型参数。

著录项

  • 作者

    Machado J. A. Tenreiro;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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