論文の概要: Evolutionary Algorithms for Solving Unconstrained, Constrained and
Multi-objective Noisy Combinatorial Optimisation Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02288v1
- Date: Tue, 5 Oct 2021 18:51:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-12 10:07:43.130857
- Title: Evolutionary Algorithms for Solving Unconstrained, Constrained and
Multi-objective Noisy Combinatorial Optimisation Problems
- Title（参考訳）: 非拘束的・制約的・多目的な組合せ最適化問題を解く進化的アルゴリズム
- Authors: Aishwaryaprajna, Jonathan E. Rowe
- Abstract要約: 本稿では,様々な雑音最適化問題に適用された進化的アルゴリズムについて実験的に考察する。
UMDA と Paired-Crossover Evolutionary Algorithm (PCEA) はノイズに頑健に対処できる唯一のアルゴリズムである。
UMDAとその変種は、様々な雑音の最適化問題に対して高い効果を発揮すると結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an empirical study of a range of evolutionary algorithms applied
to various noisy combinatorial optimisation problems. There are three sets of
experiments. The first looks at several toy problems, such as OneMax and other
linear problems. We find that UMDA and the Paired-Crossover Evolutionary
Algorithm (PCEA) are the only ones able to cope robustly with noise, within a
reasonable fixed time budget. In the second stage, UMDA and PCEA are then
tested on more complex noisy problems: SubsetSum, Knapsack and SetCover. Both
perform well under increasing levels of noise, with UMDA being the better of
the two. In the third stage, we consider two noisy multi-objective problems
(CountingOnesCountingZeros and a multi-objective formulation of SetCover). We
compare several adaptations of UMDA for multi-objective problems with the
Simple Evolutionary Multi-objective Optimiser (SEMO) and NSGA-II. We conclude
that UMDA, and its variants, can be highly effective on a variety of noisy
combinatorial optimisation, outperforming many other evolutionary algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な雑音の組合せ最適化問題に適用する進化的アルゴリズムについて実験的検討を行った。
実験には3つのセットがある。
1つ目は、OneMaxや他の線形問題など、いくつかのおもちゃの問題だ。
UMDA と Paired-Crossover Evolutionary Algorithm (PCEA) は、適切な固定時間予算で、ノイズに頑健に対処できる唯一のアルゴリズムである。
第2段階では、umda と pcea がより複雑なノイズ問題である subsetsum, knapsack, setcover でテストされる。
どちらもノイズのレベルが上がる中では良好に動作し、UMDAは2つより優れている。
第3段階では、ノイズの多い2つの多目的問題 (countingonescountingzeros and a multi-objective formula of setcover) を考える。
多目的問題に対するUMDAのいくつかの適応を、単純な進化的多目的オプティマイザ(SEMO)とNSGA-IIと比較する。
UMDAとその変種は、様々な雑音の組合せ最適化において非常に効果的であり、他の多くの進化的アルゴリズムよりも優れていると結論付けている。
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