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我要成為世界第一的大劍豪

部落格全站分類:生活綜合

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  • 1月 31 週日 201021:52
  • Submit : Otimized degree distribution of LT codes

WCCI 2010 @ Barcelona, Spain
時間飛快,繼上一篇論文偷懶沒紀錄後,馬上又要投稿了。這次的會議是 WCCI ,其實就是包含上一次 CEC 的綜合大會議。只要是偶數年,Fuzzy Systems、Neural Networks、Evolution Computation,這三個隸屬於人工智慧裡面的國際會議會合在一起舉辦。
1/31 投出兩篇,又要靜待結果囉。
On the Optimization of Degree Distributions in LT Codes with Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy
Optimizing Degree Distributions in LT Codes by Using The Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition
http://www.wcci2010.org/
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Roronoa 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(132)

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  • 1月 31 週日 201021:48
  • Publish : Enhancing MOEA/D with Guided Mutation and Priority Update for Multi-objective Optimization

CEC 2009 @ Trondheim, Norway
其實已經發表快一年了@@,現在的網誌背景就是挪威的特倫汗小鎮,好地方!!!
此論文於ACM網頁
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Roronoa 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(46)

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  • 2月 07 週六 200901:21
  • 讓我歡喜讓我憂

套句華總的話,孩子總來的不是時候XD

今天老師來信,我去年投 CEC2009 的 conference paper 被accept了@@  嗯,基本上會議論文雖然有0.5點,但是對畢業來說幾乎是沒什麼幫助。不過高興的是,起碼開始在 Publication 邁開了一小小小小步 ( 我上一篇是碩班時候投的不算點QQ )。
憂的是,accept 意味著我得準備 camera-ready copy,而deadline 在2/27 .....
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Roronoa 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(59)

  • 個人分類:研究領域
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  • 11月 19 週三 200801:45
  • Submit : Enhancing MOEA/D with Guided Mutation and Priority Update for Multi-objective Optimization

CEC 2009 @ Trondheim, Norway

11/14  投出,接下來就靜待明年二月的結果了。
CEC 2009 : http://www.cec-2009.org/ 
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Roronoa 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(70)

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  • 10月 30 週四 200802:52
  • Plan : No name

CEC 2009 @ Trondheim, Norway

這幾天大都是在趕這個論文。
其實說趕也還好,因為大部分的資料跟實驗都已經弄好了。
剩下的就是寫文章跟排版上Latex,離上一篇的論文已經相隔一年多了(可見這段時間有點廢...)。
Latex相關語法都有點忘了,還要東查西查才會寫QQ。
另外這篇論文是在某些因緣際會的特殊情況下投的,並不抱太大希望,也不是很厲害的研究...
有點像是某個問題做不下去的停損點。所以投完這篇我又要找別的題目來玩了XD
CEC 2009 : http://www.cec-2009.org/ 
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Roronoa 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(24)

  • 個人分類:研究領域
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  • 10月 30 週四 200802:34
  • Publish : Particle Swarm Guided Evolution Strategy

GECCO 2007 @ London, England
既然要記錄,那就只好把以前寫過的這一篇也放上來了。
碩一上一月初的時候投搞,然後會議是七月中在英國。
可以在acm網站上找到
http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1277096
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Roronoa 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(131)

  • 個人分類:研究領域
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  • 10月 20 週一 200818:23
  • 第一次學 Roulette wheel selection 就上手

Roulette wheel selection 其實就是射飛鏢XD 昨天和一些人討論到演化計算的作業,裡面有提到 Roulette wheel selection,
這讓我想起來之前一個很有趣的延伸聯想。
簡單說 Roulette wheel selection 就是在整個族群中,每個個體存活下來或是可以產生後代的機率
和個體的評估分數成正比。也就是說,越有優勢的個體存活下來的機率越大,但弱勢個體也有存活的
可能,不是絕對的淘汰。就想像個體放在飛標靶上,而個體分數就對應到個體擁有的標靶面積。
EX. 有三個人,經評估後分數(範圍0~10) 各別為 3 5 2 ,
則每個人能夠產生後代的機率為 0.3 0.5 0.2
看似非常合情合理:p
接下來有一題題目說了,當我們的評估函式有了bias,Roulette wheel selection 就會產生問題。
Ex. 有三個人,經評估後分數(範圍10~20 bias=10) 各別為 13 15 12,
則每個人產生後代的機率為 0.325 0.375 0.3
結果三個人的機率變的差不多了....,而且當bias變大,機率則會接近。
Roulette wheel selection 會有 bias 影響到機率的問題,這是他的缺點。
故事說完,要開始來聯想了XD 聯想的主題是 -- 人要衣裝 打王要神裝
有甲乙丙三個人,所有內在外在經評估完後的分數是 3 5 2,
我們要選擇對象的時候乙的機率當然是最大的。
但是當大家都穿上+10裝備,分數變成13 15 12 ....
科科
演化計算真的是很有道理阿!!!
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