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【24h】

Evolving Compare-Exchange Networks Using Grammars

机译：使用语法的不断发展的比较交换网络

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We apply a genetic algorithm whose genotypes represent simple grammars to search for families of compare-exchange networks that are merging networks. The grammars are restricted to be of a simple form based on prior knowledge about the search domain. Finding merging networks in this fashion leads to the discovery of networks that also sort if the data is cycled through them a small number of times. Random network and grammar generation results show that the problem is difficult and suggest some conjectures about how the genetic algorithm is operating for this problem. The genetic algorithm finds the best-known network of the kind for which we search, and further finds a novel, slightly suboptimal network that turns out to be an interesting combination of ideas from known, theoretically derived networks.
机译：我们应用一种遗传算法，其基因型代表简单的语法，以搜索作为合并网络的比较交换网络族。基于关于搜索域的先验知识，语法被限制为简单形式。以这种方式找到合并网络会导致发现网络，如果数据在其中循环了几次，这些网络也会进行排序。随机网络和语法生成结果表明该问题很困难，并提出了一些关于遗传算法如何解决该问题的猜想。遗传算法找到了我们要搜索的那种最著名的网络，并且进一步发现了一个新颖的，次优的网络，该网络原来是从已知的，理论上推导的网络中产生的有趣的想法组合。

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