論文の概要: Runtime Analysis of Competitive co-Evolutionary Algorithms for Maximin Optimisation of a Bilinear Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15238v2
• Date: Sat, 16 Mar 2024 17:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 06:58:04.454075
• Title: Runtime Analysis of Competitive co-Evolutionary Algorithms for Maximin Optimisation of a Bilinear Function
• Title（参考訳）: 双線形関数の最大最適化のための競合共進化アルゴリズムの実行時解析
• Authors: Per Kristian Lehre,
• Abstract要約: 共進化的アルゴリズムには、ハードウェア設計、ボードゲーム戦略の進化、ソフトウェアバグのパッチなど、幅広い応用がある。 共進化的アルゴリズムが解を効率的にかつ確実に見つけることを予測できる理論を開発することは、オープンな挑戦である。 本稿では,人口ベース競争共進化型アルゴリズムのランタイム解析開発における第一歩について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3053649021965603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Co-evolutionary algorithms have a wide range of applications, such as in hardware design, evolution of strategies for board games, and patching software bugs. However, these algorithms are poorly understood and applications are often limited by pathological behaviour, such as loss of gradient, relative over-generalisation, and mediocre objective stasis. It is an open challenge to develop a theory that can predict when co-evolutionary algorithms find solutions efficiently and reliable. This paper provides a first step in developing runtime analysis for population-based competitive co-evolutionary algorithms. We provide a mathematical framework for describing and reasoning about the performance of co-evolutionary processes. An example application of the framework shows a scenario where a simple co-evolutionary algorithm obtains a solution in polynomial expected time. Finally, we describe settings where the co-evolutionary algorithm needs exponential time with overwhelmingly high probability to obtain a solution.
• Abstract（参考訳）: 共進化的アルゴリズムには、ハードウェア設計、ボードゲーム戦略の進化、ソフトウェアバグのパッチなど、幅広い応用がある。 しかし、これらのアルゴリズムは理解が不十分であり、勾配の喪失、相対的な過剰一般化、中程度の客観的安定など、しばしば病理学的な振る舞いによって制限される。 共進化的アルゴリズムが解を効率的にかつ確実に見つけることを予測できる理論を開発することは、オープンな挑戦である。 本稿では,人口ベース競争共進化型アルゴリズムのランタイム解析開発における第一歩について述べる。 我々は、共進化的プロセスのパフォーマンスを記述し、推論するための数学的枠組みを提供する。 このフレームワークの例は、単純な共進化的アルゴリズムが多項式期待時間で解を得るシナリオを示している。 最後に、共進化的アルゴリズムが解を得るのに圧倒的に高い確率で指数時間を必要とするような設定について述べる。

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