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私は達成したい出力空間のいくつかのプロパティがあるので、この問題はMLで解決できると思います。入力空間と高次元の疎な拘束空間の間に双方向マッピングを作成するにはどうすればよいですか？
問題：D1は入力空間であり、D2は次のような空間です。D2は0とNの間の自然数に制約されている次元が（次元の大きさによって） D2におけるランダムな次元への-1の変化がD1へのマッピングに影響を及ぼさない確率Pが存在する。そのような変更は、D1の1次元、2次元に影響を及ぼす確率P3、および他のそのような規則にのみ影響する確率P2があります。
目標は、これがDNAの働きであり、それが明らかに効果的であるという論理的根拠に基づいて、D2空間への遺伝的アルゴリズムの適用。
次元間に隠れた関係がある場合、D1に適用される遺伝的アルゴリズムは無意味であり、そのような関係が最小限に抑えられるD2の主な理由です。 。
あなたは冗長な表現を探しています。遺伝的プログラミングでは、かなりの数のものを選択する必要があります。このような例は[ReNCoDe]（http://link.springer.com/article/10.1007/s10710-012-9160-y）ですが、実際には2つのレベルの冗長性があります。最初は、フードの下で、これを達成する[Artificial Regulatory Network]（http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4419-8983-3_4#page-1）を使用しています。遺伝子をタンパク質にマッピングするための多数決規則による冗長性。もう1つは、ReNCoDeアルゴリズムがタンパク質を機能/端末にマップする場合です。 – rll
キャッチのカップル：まず、上位レベルの変更を下位レベルに正確にトラッキングすることはできません（必要な場合）。第二に、おそらくこの場合、上位レベルの次元数は（より大きいのではなく）小さくなります。私はその質問の一部を完全に理解していませんでした – rll