比较遗传程序设计性能

Question

我已经运行了一个基因程序在数据集上的30 * 7运行，现在我想比较一下这个结果。 每个程序运行了200代 我收集了每一代的数据，但我想比较的是30次运行的最佳测试健身状况以及来自每个设置的所有其他30次运行的最佳测试健身状况，以检查是否存在不同参数的结果。 由于事物的性质，分布并不正常，所以我在考虑对7个数据列（每列有30个样本）进行Kruskal Wallis检验。

你们认为什么？

感谢 豪尔赫

Answer 1

你是如何定义的性能？ 假设你平均收敛到最佳（或至少局部极值），你可能需要比较：

1. Optima在每次运行
2. 你达到他们（平均增量或东西在哪个率达到类似）。

对于你甚至可能要适合在一个曲线（例如线），并尝试来比较Y A _我参数的2点_我 =一个_我 X + B _我

只看统计学方面，你也可以使用Wilcoxon rank test，因为你可以成对地分组运行。顺便说一句，由于每一个给定的参数集（至少在理论上）运行可能会给你稍微不同的结果（由于遗传编程固有的随机性），你可能想要至少有几次运行每一组参数你想调整以消除（误）幸运的随机性影响。