元胞自动机多数问题中的中性适应度景观
Neutral Fitness Landscape in the Cellular Automata Majority Problem
摘要：
我们详细研究了一个困难的元胞自动机计算任务的健身景观：多数问题。我们的研究结果表明，为什么这个问题的景观是如此难以搜索，我们量化了各种方式发现的大程度的中立性。我们表明，一个特定的子空间的解决方案空间，称为“奥林巴斯”，是好的解决方案集中，并给出措施，定量表征这个子空间。
英文摘要：
We study in detail the fitness landscape of a difficult cellular automata computational task: the majority problem. Our results show why this problem landscape is so hard to search, and we quantify the large degree of neutrality found in various ways. We show that a particular subspace of the solution space, called the "Olympus", is where good solutions concentrate, and give measures to quantitatively characterize this subspace.
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