WikiDer > Выбор усечения
В животноводстве и растениеводстве, выбор усечения стандартный метод в селекция в выборе животных для разведения в следующем поколении. Животные ранжируются по их фенотипической ценности по некоторому признаку, например, по молочной продуктивности, и воспроизводится наивысший процент. Эффекты выбора усечения для непрерывного признака могут быть смоделированы стандартным уравнение заводчика используя наследственность и усеченные нормальные распределения; по бинарному признаку, его можно легко смоделировать с помощью модель порога ответственности. Считается простым и эффективным методом разведения.[1]
Информатика
В информатике выбор усечения - это метод выбора используется в генетические алгоритмы для выбора потенциальных решений-кандидатов для рекомбинации, смоделированных по методу селекции.
При усеченном выборе решения-кандидаты упорядочиваются по пригодности и некоторой пропорции, п, (например, п = 1/2, 1/3 и т. Д.), Наиболее приспособленных особей отбирают и воспроизводят 1 / p раз. Выбор усечения менее сложен, чем многие другие методы выбора, и не часто используется на практике. Он используется в Мюленбейне Генетический алгоритм заводчика.[2]
использованная литература
- ^ Ворона и Кимура 1979, «Эффективность выбора усечения»
- ^ H Muhlenbein, D Schlierkamp-Voosen (1993). «Прогностические модели для генетического алгоритма селекционера». Эволюционные вычисления. Дои:10.1162 / evco.1993.1.1.25. S2CID 16085506.
- «Глава 14: Краткосрочные изменения среднего: 2. Усечение и выбор порога»
- Ворона 2010, «Об эпистазе: почему это неважно при полигенной направленной селекции»
- Visscher et al. 2008 г., «Наследственность в эпоху геномики - концепции и заблуждения»
- Visscher 2016, "Генетика комплексных черт человека в 21 веке"
- Вес и здоровье 2016, «Некоторые виды использования моделей количественного генетического отбора в социальных науках»
- Фрост и Харпендинг 2015, «Западная Европа, государственное образование и генетическое умиротворение»
Эта искусственный интеллект-связанная статья является заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. |
Эта Информатика статья - это заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. |
Эта статья по биоинформатике заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. |