Fugu-MT 論文翻訳(概要): A multiplicity-preserving crossover operator on graphs. Extended version

論文の概要: A multiplicity-preserving crossover operator on graphs. Extended version

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10881v1
Date: Tue, 23 Aug 2022 11:27:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-24 13:08:31.209934
Title: A multiplicity-preserving crossover operator on graphs. Extended version
Title（参考訳）: グラフ上の多重性保存クロスオーバー演算子。拡張版
Authors: Henri Th\"olke and Jens Kosiol
Abstract要約: モデル駆動最適化(MDO)のための汎用クロスオーバー演算子を開発する。我々は、与えられた多重度制約を入力として満たす2つのモデルを考えると、洗練されたクロスオーバー演算子は2つの新しいモデルを出力として計算し、同時に制約の集合を満たすことを証明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Evolutionary algorithms usually explore a search space of solutions by means of crossover and mutation. While a mutation consists of a small, local modification of a solution, crossover mixes the genetic information of two solutions to compute a new one. For model-driven optimization (MDO), where models directly serve as possible solutions (instead of first transforming them into another representation), only recently a generic crossover operator has been developed. Using graphs as a formal foundation for models, we further refine this operator in such a way that additional well-formedness constraints are preserved: We prove that, given two models that satisfy a given set of multiplicity constraints as input, our refined crossover operator computes two new models as output that also satisfy the set of constraints.
Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズムは通常、交叉と突然変異によって解の探索空間を探索する。変異は溶液の小さな局所的な修飾から成り立っているが、クロスオーバーは2つの解の遺伝情報を混合して新しいものを計算する。モデル駆動最適化(MDO)では、モデルが(最初に別の表現に変換する代わりに)直接可能な解決策として機能する。私たちは、与えられた多重性制約のセットを入力として満足する2つのモデルが与えられたとき、洗練されたクロスオーバー演算子は、制約のセットを満足する出力として2つの新しいモデルを計算することを証明します。

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