論文の概要: Evolving Evolutionary Algorithms using Linear Genetic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13110v1
• Date: Sat, 21 Aug 2021 19:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 21:01:56.661072
• Title: Evolving Evolutionary Algorithms using Linear Genetic Programming
• Title（参考訳）: 線形遺伝的プログラミングを用いた進化的アルゴリズム
• Authors: Mihai Oltean
• Abstract要約: このモデルは線形遺伝的プログラミング(LGP)技術に基づいている。 機能最適化のためのいくつかの進化的アルゴリズム、トラベリングセールスマン問題、および擬似アサインメント問題は、検討されたモデルを用いて進化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A new model for evolving Evolutionary Algorithms is proposed in this paper. The model is based on the Linear Genetic Programming (LGP) technique. Every LGP chromosome encodes an EA which is used for solving a particular problem. Several Evolutionary Algorithms for function optimization, the Traveling Salesman Problem, and the Quadratic Assignment Problem are evolved by using the considered model. Numerical experiments show that the evolved Evolutionary Algorithms perform similarly and sometimes even better than standard approaches for several well-known benchmarking problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,進化的アルゴリズムの新しいモデルを提案する。 このモデルは線形遺伝的プログラミング(LGP)技術に基づいている。 すべてのLGP染色体は、特定の問題を解決するのに使用されるEAをコードする。 機能最適化のためのいくつかの進化的アルゴリズム、トラベリングセールスマン問題、および擬似アサインメント問題は、検討されたモデルを用いて進化する。 数値実験により、進化的アルゴリズムは、いくつかのよく知られたベンチマーク問題に対する標準的なアプローチよりも、同様に、時には良く機能することが示された。

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