論文の概要: Population network structure impacts genetic algorithm optimisation performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04254v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 09:06:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 08:03:21.498280
• Title: Population network structure impacts genetic algorithm optimisation performance
• Title（参考訳）: 集団ネットワーク構造が遺伝的アルゴリズムの最適化性能に与える影響
• Authors: Aymeric Vie
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム (GA) は自然進化をシミュレートして解の集団を最適化する探索法である。 ソーシャルネットワークは、2人が交尾する可能性を条件にすることができる。 我々は,ネットワーク遺伝的アルゴリズム(NGA)を導入し,多様なランダム・スケールフリーな集団ネットワークがGAの最適化性能に与える影響を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A genetic algorithm (GA) is a search method that optimises a population of solutions by simulating natural evolution. Good solutions reproduce together to create better candidates. The standard GA assumes that any two solutions can mate. However, in nature and social contexts, social networks can condition the likelihood that two individuals mate. This impact of population network structure over GAs performance is unknown. Here we introduce the Networked Genetic Algorithm (NGA) to evaluate how various random and scale-free population networks influence the optimisation performance of GAs on benchmark functions. We show evidence of significant variations in performance of the NGA as the network varies. In addition, we find that the best-performing population networks, characterised by intermediate density and low average shortest path length, significantly outperform the standard complete network GA. These results may constitute a starting point for network tuning and network control: seeing the network structure of the population as a parameter that can be tuned to improve the performance of evolutionary algorithms, and offer more realistic modelling of social learning.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的アルゴリズム(英: genetic algorithm, GA)は、自然進化をシミュレートして解の集団を最適化する探索法である。 良いソリューションは、より良い候補を作るために一緒に再現します。 標準GAは、任意の2つの解が一致できると仮定する。 しかし、自然と社会的文脈において、ソーシャルネットワークは2人が交尾する可能性を条件にすることができる。 GAの性能に対する人口ネットワーク構造の影響は不明である。 本稿では,ネットワーク遺伝的アルゴリズム(NGA)を導入し,様々なランダム・スケールフリー集団ネットワークがベンチマーク関数上でのGAの最適化性能に与える影響を評価する。 ネットワークが変化するにつれてNGAの性能が著しく変化することを示す。 さらに,中間密度と最短経路長の低さを特徴とする最もパフォーマンスの高い人口ネットワークは,標準完全ネットワークgaを大きく上回っていることがわかった。 これらの結果は、ネットワークチューニングとネットワーク制御の出発点となり得る: 人口のネットワーク構造を、進化的アルゴリズムの性能を向上させるために調整できるパラメータと見なし、より現実的な社会学習モデルを提供する。

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