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自适应可以提高进化算法的容错性

出版:2023年8月30日出版历史

摘要

现实世界的优化往往涉及不确定性。以往的研究证明,进化算法在使用适当的参数设置(包括变异率)时,对噪声具有鲁棒性。然而,如果噪声(或噪声水平)的出现未知,那么找到合适的突变率是一项挑战。自我适应是一种参数控制机制,它通过编码个体基因组中的突变率并对其进行进化来调整突变率。它已被证明在优化未知结构和多模态问题方面是有效的。尽管如此,仍缺少对噪声优化中的自适应的严格研究。本文从数学上分析了具有自适应两个变异率、固定变异率和从两个给定的变异率中均匀选择变异率的2锦标赛EA在有对称噪声和无对称噪声情况下的运行时间。结果表明,无论是否存在对称噪声,使用自适应都可以获得最低的运行时间。在补充实验中,我们将分析扩展到其他类型的噪声,即一位噪声和位-线噪声。我们还考虑了另一种自适应机制,它从给定的间隔调整突变率。在这些实验中,自适应EA使其突变率适应噪声水平,并优于静态EA。总的来说,在本文研究的噪声模型中,自适应可以提高EA的噪声容限。

工具书类

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      封面图片ACM会议
      FOGA’23:第17届ACM/SIGEVO遗传算法基础会议记录
      2023年8月
      169页
      国际标准图书编号:9798400702020
      内政部:10.1145/3594805

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      • 出版:2023年8月30日

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