論文の概要: On Fitness Landscape Analysis of Permutation Problems: From Distance
Metrics to Mutation Operator Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11188v1
- Date: Tue, 23 Aug 2022 20:46:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-25 12:05:41.451269
- Title: On Fitness Landscape Analysis of Permutation Problems: From Distance
Metrics to Mutation Operator Selection
- Title（参考訳）: 置換問題の適応的ランドスケープ分析について--距離メトリクスから突然変異演算子選択まで
- Authors: Vincent A. Cicirello
- Abstract要約: この理論を探求し、順列空間上の最適化問題に対するフィットネスランドスケープ解析の実践を拡大する。
まず、置換のための利用可能な距離メトリクスを調査し、次に主成分分析を使用してこれらのメトリクスを分類する。
置換メトリクス、置換突然変異演算子、および関連する進化的アルゴリズムの実装は、オープンソースのJavaライブラリの2つで利用可能です。
- 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: In this paper, we explore the theory and expand upon the practice of fitness
landscape analysis for optimization problems over the space of permutations.
Many of the computational and analytical tools for fitness landscape analysis,
such as fitness distance correlation, require identifying a distance metric for
measuring the similarity of different solutions to the problem. We begin with a
survey of the available distance metrics for permutations, and then use
principal component analysis to classify these metrics. The result of this
analysis aligns with existing classifications of permutation problem types
produced through less formal means, including the A-permutation, R-permutation,
and P-permutation types, which classifies problems by whether absolute position
of permutation elements, relative positions of elements, or general precedence
of pairs of elements, is the dominant influence over solution fitness.
Additionally, the formal analysis identifies subtypes within these problem
categories. We see that the classification can assist in identifying
appropriate metrics based on optimization problem feature for use in fitness
landscape analysis. Using optimization problems of each class, we also
demonstrate how the classification scheme can subsequently inform the choice of
mutation operator within an evolutionary algorithm. From this, we present a
classification of a variety of mutation operators as a counterpart to that of
the metrics. Our implementations of the permutation metrics, permutation
mutation operators, and associated evolutionary algorithm, are available in a
pair of open source Java libraries. All of the code necessary to recreate our
analysis and experimental results are also available as open source.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,摂動空間上の最適化問題に対するフィットネスランドスケープ解析の実践について,その理論を探求し,拡張する。
フィットネス距離相関のようなフィットネスランドスケープ分析のための計算および分析ツールの多くは、問題に対する異なる解の類似性を測定するための距離メートル法を特定する必要がある。
まず、置換のための利用可能な距離メトリクスを調査し、次に主成分分析を使用してこれらのメトリクスを分類する。
この分析の結果、置換要素の絶対位置、要素の相対位置、あるいは要素のペアの一般的な優先によって問題を分類するa-置換型、r-置換型、p-置換型など、より形式的な手段で生成される置換問題型の既存の分類と一致している。
さらに、形式解析はこれらの問題カテゴリ内のサブタイプを特定する。
この分類は,フィットネスランドスケープ分析に使用する最適化問題の特徴に基づいて,適切な指標を識別するのに役立つ。
また,各クラスの最適化問題を用いて,分類手法が進化的アルゴリズムにおける突然変異演算子の選択にどのように影響を与えるかを示す。
この結果から,様々な変異演算子の分類を,指標のそれに対応するものとして提示する。
置換メトリクス、置換突然変異演算子、および関連する進化的アルゴリズムの実装は、オープンソースのJavaライブラリの2つで利用可能です。
分析と実験結果の再現に必要なコードはすべて、オープンソースとして公開されています。
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