論文の概要: A Framework for Knowledge Integrated Evolutionary Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16897v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 08:30:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 01:00:14.250829
• Title: A Framework for Knowledge Integrated Evolutionary Algorithms
• Title（参考訳）: 知識統合進化アルゴリズムのためのフレームワーク
• Authors: Ahmed Hallawa, Anil Yaman, Giovanni Iacca, Gerd Ascheid
• Abstract要約: 我々は、進化的アルゴリズム(EA)への既存の知識の統合を容易にする、知識統合進化アルゴリズム(KIEA)と呼ばれるフレームワークを提案する。 KIEAフレームワークはEAに依存しない(進化的アルゴリズムで機能する)、問題に依存しない(特定の種類の問題に特化していない)、拡張可能である(つまり知識ベースは時間とともに成長する)。 ここで示した予備実験では、KIEAフレームワークが最悪の場合、収束時間、w.r.t.の80%の改善を生み出すことを観察する。 対応する「知識」
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.56528037999132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the main reasons for the success of Evolutionary Algorithms (EAs) is their general-purposeness, i.e., the fact that they can be applied straightforwardly to a broad range of optimization problems, without any specific prior knowledge. On the other hand, it has been shown that incorporating a priori knowledge, such as expert knowledge or empirical findings, can significantly improve the performance of an EA. However, integrating knowledge in EAs poses numerous challenges. It is often the case that the features of the search space are unknown, hence any knowledge associated with the search space properties can be hardly used. In addition, a priori knowledge is typically problem-specific and hard to generalize. In this paper, we propose a framework, called Knowledge Integrated Evolutionary Algorithm (KIEA), which facilitates the integration of existing knowledge into EAs. Notably, the KIEA framework is EA-agnostic (i.e., it works with any evolutionary algorithm), problem-independent (i.e., it is not dedicated to a specific type of problems), expandable (i.e., its knowledge base can grow over time). Furthermore, the framework integrates knowledge while the EA is running, thus optimizing the use of the needed computational power. In the preliminary experiments shown here, we observe that the KIEA framework produces in the worst case an 80% improvement on the converge time, w.r.t. the corresponding "knowledge-free" EA counterpart.
• Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズム(EA)が成功した主な理由の1つは、その汎用性、すなわち、特定の事前知識を伴わずに、広範囲の最適化問題に直接適用できるという事実である。 一方,専門知識や経験的知見などの事前知識を取り入れることで,EAの性能が著しく向上することが示されている。 しかし、EAにおける知識の統合は多くの課題を引き起こします。 探索空間の特徴が未知である場合が多いので、探索空間の性質に関する知識はほとんど使用できない。 加えて、事前知識は一般に問題固有であり、一般化するのは難しい。 本稿では,既存の知識をEAに統合するためのフレームワークである知識統合進化アルゴリズム(KIEA)を提案する。 特に、KIEAフレームワークはEAに依存しない(すなわち、進化的アルゴリズムで動く)、問題に依存しない(特定の種類の問題に特化していない)、拡張可能である(つまり、知識ベースは時間とともに成長する)。 さらに、このフレームワークはEAが実行中の知識を統合し、必要な計算能力の使用を最適化する。 ここでの予備実験では、kieaフレームワークが最悪の場合、収束時間(w.r.t.)で80%改善するという結果が得られた。 対応する "知識フリー" ea に対応する。

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