系統樹推論のためのNSGA-II方式に基づくミメチックアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Villalobos-Cid Manuel; Dorn Marcio; Ligabue-Braun Rodrigo; Inostroza-Ponta Mario

文献

J-GLOBAL ID：201902292042870898 整理番号：19A2441818

系統樹推論のためのNSGA-II方式に基づくミメチックアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Memetic Algorithm Based on an NSGA-II Scheme for Phylogenetic Tree Inference

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資料名：
巻： 23 号： 5 ページ： 776-787 発行年： 2019年
JST資料番号： W0968A ISSN： 1089-778X CODEN： ITEVF5 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

系統発生学的推論は,通常樹木として表現される種のグループ間の進化的関係についての仮説を構築することを可能にする。系統発生的推論問題は,最適化問題として見ることができ,選択した判定基準に従って,すべての可能なトポロジーの中で最も資格のあるツリーを探索することができる。これらの基準は異なる原理に基づいている。可能なトポロジーの組合せ数により,一つの基準に従って近似解を見出すために,多様な発見的方法とメタ発見的方法が提案されている。しかしながら,これらの方法は,いくつかの系統発生樹をもたらす可能性があり,それは互いに対立することができた。この問題を扱うために,異なる構成の多目的最適化に基づくモデルを用いた。本論文では,2つの目的を用いて系統発生を推論するために,アドホック多目的計量アルゴリズム(MO-MA)を提案した。1)最大節約と2)尤度。いくつかの母集団演算子と局所探索戦略を提案し,そのアルゴリズムへの寄与を測定するために評価した。さらに,異なる構成とツリー再構成戦略の間の比較を行った。結果は,提案したMO-MAが,最新の単一目的最適化ツールの現状からの解によって支配されない新しいツリーを含む解のパレート集合を同定できることを示した。さらに,MO-MAは,研究したすべてのデータセットにおける多目的アプローチに対する文献に示された結果を改善した。これらの結果は,著者らの提案を系統発生的推論のための良い代替案とした。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般 , パターン認識 , 信号理論

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