Phenotype Search Trajectory Networks for Linear Genetic Programming

要約

遺伝子型から表現型へのマッピングは、突然変異などの遺伝子型の変異を表現型の変化に変換します。
中立性とは、一部の突然変異が表現型の変化をもたらさないという観察です。
遺伝子型および表現型の空間における検索軌跡を研究することは、特に中立変異を通じて、進化の進行とその​​アルゴリズムの動作をより深く理解するのに役立ちます。
この研究では、遺伝的プログラミング システムの検索軌跡をグラフベースのモデルとして視覚化します。ここで、ノードは遺伝子型/表現型、エッジはそれらの突然変異遷移を表します。
また、遺伝子型の豊富さ (中立性の要件) やコルモゴロフの複雑性など、表現型の特徴を定量的に測定します。
これらの定量化された指標を探索軌跡の視覚化と結び付けると、より複雑な表現型はより少ない遺伝子型によって過小評価され、進化が発見するのが困難であることがわかりました。
一方、それほど複雑ではない表現型は遺伝子型によって過剰に表現され、発見が容易であり、進化の足がかりとして機能することがよくあります。

要約(オリジナル)

Genotype-to-phenotype mappings translate genotypic variations such as mutations into phenotypic changes. Neutrality is the observation that some mutations do not lead to phenotypic changes. Studying the search trajectories in genotypic and phenotypic spaces, especially through neutral mutations, helps us to better understand the progression of evolution and its algorithmic behaviour. In this study, we visualise the search trajectories of a genetic programming system as graph-based models, where nodes are genotypes/phenotypes and edges represent their mutational transitions. We also quantitatively measure the characteristics of phenotypes including their genotypic abundance (the requirement for neutrality) and Kolmogorov complexity. We connect these quantified metrics with search trajectory visualisations, and find that more complex phenotypes are under-represented by fewer genotypes and are harder for evolution to discover. Less complex phenotypes, on the other hand, are over-represented by genotypes, are easier to find, and frequently serve as stepping-stones for evolution.

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