遺伝的プログラミングの性能を比較する

Question

データセットで30×7回の遺伝子プログラムを実行し、7つの異なるパラメータ設定を30回実行しました。結果を比較したいと思います。 各プログラムは200世代実行されました 私はすべての世代のデータを収集しましたが、私が比較したいと思っていたのは、異なるパラメータの結果。 物の性質上、分布は普通ではないので、私は、7つのデータ列（30列の各列）でKruskal Wallisテストを実行することを考えていました。

あなたはどう思いますか？

おかげ ホルヘ

Answer 1

どのようにパフォーマンスを定義していますか？ あなたが最適に収束（あるいは少なくともローカル極端に）意味と仮定すると、あなたは比較することもできます。

1. オプティマは、各実行
2. あなたがそれら（平均単位か何かを達成する速度で達成します同様）。あなたもカーブにフィットすることをお勧めします2.ポイント（例えばライン）については

とy _{に私パラメータを比較してみてください私}私は

X + B _私を=

統計的な面だけを見ると、実行をペアでグループ化できるので、Wilcoxon rank testを使用することもできます。

そして、（少なくとも理論的には）与えられた一連のパラメータで実行すると、（遺伝的プログラミングの固有のランダム性のために）わずかに異なる結果が得られるため、少なくともいくつかの実行あなたが乱雑さの（幸運なことに）幸運な影響を排除するために調整したいパラメータの各セットごとに。