![Desenhe um fluxograma vertical e em etapas de um algoritmo de seleção de características, no estilo de uma ilustração de artigo acadêmico (cores claras, linhas nítidas). O processo é dividido em três etapas, separadas por linhas horizontais:
Etapa 1 (Triagem Rápida):
1. Entrada: Características originais X, variável alvo Y
2. Calcular a informação mútua I(X_j; Y) (método k-vizinhos mais próximos)
3. Ordenar em ordem decrescente de informação mútua → F_ordenado
4. Estratégia de seleção (ramos paralelos):
- Estratégia de limiar: I ≥ τ
- Estratégia de quantidade: Pegar as k = β×d características principais
5. Saída: S1, X1
Etapa 2 (mRMR + Cobertura de Markov):
1. Partindo de S1, selecionar a característica com a informação mútua máxima para adicionar a S
2. Iteração mRMR:
- Calcular o escore mRMR marginal das características candidatas
- Selecionar o escore mais alto e adicionar a S
3. Triagem da cobertura de Markov:
- Para cada característica X_i em S:
- Encontrar X_j que satisfaça I(X_i; X_j) > τ_mb e I(X_j; Y) ≥ I(X_i; Y)
- Se encontrado, remover X_i
4. Saída: S2
Etapa 3 (Otimização PCBWOFS):
1. Codificação: Binário b=[b_1,...,b_m]
2. Inicialização (estratégia mista)
3. Avaliação de aptidão: Aptidão = Acc - α·|b|/m
4. Reprodução e cruzamento:
- Seleção → Cruzamento OR-gate → Cruzamento sensível ao contexto
5. Estratégia de canibalismo: Eliminar descendentes de baixa aptidão
6. Mutação: Inversão de bit + troca de características
7. Atualizar iterativamente a população, retendo elites
8. Saída: Subconjunto de características ideal
Requisitos dos elementos do fluxograma:
- Use caixas retangulares para representar etapas e caixas de diamante para representar julgamentos/ramos
- Setas indicam a direção do fluxo
- Use títulos "Etapa 1/2/3" para rotular as três etapas
- O layout geral deve ser conciso e adequado para inserção em um artigo.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fhpsp97YaFBIUPx0EbaYDvGh7CgMgwN6k%2F78922486-2288-41ff-b4fd-2ad57a745aa8%2F13bd335c-4284-418b-83a3-f002ed2565b3.png&w=3840&q=75)
Descrição do Prompt
Desenhe um fluxograma vertical e em etapas de um algoritmo de seleção de características, no estilo de uma ilustração de artigo acadêmico (cores claras, linhas nítidas). O processo é dividido em três etapas, separadas por linhas horizontais: Etapa 1 (Triagem Rápida): 1. Entrada: Características originais X, variável alvo Y 2. Calcular a informação mútua I(X_j; Y) (método k-vizinhos mais próximos) 3. Ordenar em ordem decrescente de informação mútua → F_ordenado 4. Estratégia de seleção (ramos paralelos): - Estratégia de limiar: I ≥ τ - Estratégia de quantidade: Pegar as k = β×d características principais 5. Saída: S1, X1 Etapa 2 (mRMR + Cobertura de Markov): 1. Partindo de S1, selecionar a característica com a informação mútua máxima para adicionar a S 2. Iteração mRMR: - Calcular o escore mRMR marginal das características candidatas - Selecionar o escore mais alto e adicionar a S 3. Triagem da cobertura de Markov: - Para cada característica X_i em S: - Encontrar X_j que satisfaça I(X_i; X_j) > τ_mb e I(X_j; Y) ≥ I(X_i; Y) - Se encontrado, remover X_i 4. Saída: S2 Etapa 3 (Otimização PCBWOFS): 1. Codificação: Binário b=[b_1,...,b_m] 2. Inicialização (estratégia mista) 3. Avaliação de aptidão: Aptidão = Acc - α·|b|/m 4. Reprodução e cruzamento: - Seleção → Cruzamento OR-gate → Cruzamento sensível ao contexto 5. Estratégia de canibalismo: Eliminar descendentes de baixa aptidão 6. Mutação: Inversão de bit + troca de características 7. Atualizar iterativamente a população, retendo elites 8. Saída: Subconjunto de características ideal Requisitos dos elementos do fluxograma: - Use caixas retangulares para representar etapas e caixas de diamante para representar julgamentos/ramos - Setas indicam a direção do fluxo - Use títulos "Etapa 1/2/3" para rotular as três etapas - O layout geral deve ser conciso e adequado para inserção em um artigo.
![Gere um fluxograma claro e acadêmico representando um experimento de jogo competitivo multi-rodada envolvendo agentes guiados por LLMs. O diagrama deve ilustrar o seguinte fluxo de trabalho: Inicialização: Uma população de agentes é criada, cada um possuindo habilidades intrínsecas heterogêneas amostradas de uma distribuição normal. Cada agente é dotado de um capital disponível fixo, denotado como E, para cada rodada. Os agentes são designados para uma de três condições experimentais: 1) Condição sem rede: Os agentes operam isoladamente, sem acesso a informações sociais. 2) Rede de mundo pequeno: Os agentes interagem dentro de uma estrutura de rede de mundo pequeno. 3) Rede híbrida: Os agentes interagem dentro de uma rede que combina características de mundo pequeno com uma distribuição de grau livre de escala (ou seja, uma rede livre de escala aumentada com triângulos adicionais). Loop de Jogo Repetido (T rodadas): Para cada rodada t: Cada agente i decide sobre um nível de investimento oᵢ,ₜ ∈ [0, E]. O capital não investido (E − oᵢ,ₜ) é retido como riqueza privada. Um mecanismo de competição global aloca pontuações de desempenho com base em uma regra estilo Boltzmann, incorporando investimento relativo, habilidade intrínseca e ruído estocástico. Informação...](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fvw1Gnd9NCyziYwTyT6q2uXK6J2zyJMnT%2F7aa136b9-e4fe-4993-8c83-f2a8e187769a%2F3d05bab2-a68e-48b9-9e18-b9eaa7b0b577.png&w=3840&q=75)
