論文の概要: On Steady-State Evolutionary Algorithms and Selective Pressure: Why
Inverse Rank-Based Allocation of Reproductive Trials is Best
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10394v1
- Date: Thu, 18 Mar 2021 17:27:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-19 15:34:47.607928
- Title: On Steady-State Evolutionary Algorithms and Selective Pressure: Why
Inverse Rank-Based Allocation of Reproductive Trials is Best
- Title（参考訳）: 定常進化アルゴリズムと選択的圧力:なぜ逆ランクに基づく生殖実験が最適か
- Authors: Dogan Corus and Andrei Lissovoi and Pietro S. Oliveto and Carsten Witt
- Abstract要約: 我々は、定常EAのグローバル最適化能力に対する選択的な圧力の影響を分析する。
標準のバイモーダルベンチマーク関数2maxでは、均一な親選択を使用することで両方のオプティマを見つける確率の高い指数が得られることを厳密に証明します。
一方,最悪の個人を親として選択することは,合理的な人口規模に対して圧倒的な確率で効率的なグローバル最適化につながることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.290757451344673
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We analyse the impact of the selective pressure for the global optimisation
capabilities of steady-state EAs. For the standard bimodal benchmark function
\twomax we rigorously prove that using uniform parent selection leads to
exponential runtimes with high probability to locate both optima for the
standard ($\mu$+1)~EA and ($\mu$+1)~RLS with any polynomial population sizes.
On the other hand, we prove that selecting the worst individual as parent leads
to efficient global optimisation with overwhelming probability for reasonable
population sizes. Since always selecting the worst individual may have
detrimental effects for escaping from local optima, we consider the performance
of stochastic parent selection operators with low selective pressure for a
function class called \textsc{TruncatedTwoMax} where one slope is shorter than
the other. An experimental analysis shows that the EAs equipped with inverse
tournament selection, where the loser is selected for reproduction and small
tournament sizes, globally optimise \textsc{TwoMax} efficiently and effectively
escape from local optima of \textsc{TruncatedTwoMax} with high probability.
Thus they identify both optima efficiently while uniform (or stronger)
selection fails in theory and in practice. We then show the power of inverse
selection on function classes from the literature where populations are
essential by providing rigorous proofs or experimental evidence that it
outperforms uniform selection equipped with or without a restart strategy. We
conclude the paper by confirming our theoretical insights with an empirical
analysis of the different selective pressures on standard benchmarks of the
classical MaxSat and Multidimensional Knapsack Problems.
- Abstract（参考訳）: 我々は、定常EAのグローバル最適化能力に対する選択的な圧力の影響を分析する。
標準バイモーダルベンチマーク関数 \twomax に対して、一様親選択を用いると指数関数ランタイムが高確率で、標準 (\mu$+1)~ea と (\mu$+1)~rls の両方を多項式サイズで見つけることができることを厳密に証明する。
一方,最悪の個人を親として選択することは,合理的な人口規模に対して圧倒的な確率で効率的なグローバル最適化につながることを実証する。
最悪の個人を常に選択することは局所視能から逃れるために有害な効果をもたらす可能性があるため、一方の斜面が他方よりも短い関数クラスに対して選択圧が低い確率的親選択演算子の性能を考える。
実験分析により,easの再現性と小型のトーナメントサイズが選択される逆トーナメント選択機能を備えたeasは, \textsc{twomax} の局所的オプティマから高い確率で効率良くかつ効果的に脱却できることを示した。
したがって、2つのオプティマを効率的に識別する一方で、一様選択(あるいはより強い選択)は理論上も実際にも失敗する。
そこで本研究では,群集が必須である文献から関数クラスにおける逆選択の力を示すとともに,再帰戦略の有無に関わらず,一様選択よりも優れているという厳密な証明や実験的な証拠を与える。
古典的マックスサット問題と多次元ナップサック問題の標準ベンチマークにおける異なる選択的圧力の実証分析により,理論的な知見を検証した。
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