論文の概要: Applying Autonomous Hybrid Agent-based Computing to Difficult Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13205v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 13:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 15:06:56.464009
• Title: Applying Autonomous Hybrid Agent-based Computing to Difficult Optimization Problems
• Title（参考訳）: 自律型ハイブリッドエージェントベースコンピューティングの最適化問題への応用
• Authors: Mateusz Godzik, Jacek Dajda, Marek Kisiel-Dorohinicki, Aleksander Byrski, Leszek Rutkowski, Patryk Orzechowski, Joost Wagenaar, Jason H. Moore
• Abstract要約: 本稿では,EMASのハイブリッドバージョンを提案する。 これには、複数のハイブリッド演算子の選択と導入、およびメインアルゴリズムのハイブリッドステップを開始するためのルールの定義が含まれる。 これらのハイブリッドステップは、既存の、よく知られた、そして証明された、効率的なメタヒューリスティックスを活用し、その結果をメインのアルゴリズムに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.821213236215634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evolutionary multi-agent systems (EMASs) are very good at dealing with difficult, multi-dimensional problems, their efficacy was proven theoretically based on analysis of the relevant Markov-Chain based model. Now the research continues on introducing autonomous hybridization into EMAS. This paper focuses on a proposed hybrid version of the EMAS, and covers selection and introduction of a number of hybrid operators and defining rules for starting the hybrid steps of the main algorithm. Those hybrid steps leverage existing, well-known and proven to be efficient metaheuristics, and integrate their results into the main algorithm. The discussed modifications are evaluated based on a number of difficult continuous-optimization benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 進化的マルチエージェントシステム(EMAS)は困難で多次元的な問題を扱うのに非常に適しており、その有効性はマルコフ-チェインモデルの解析に基づいて理論的に証明された。 現在、EMASに自律的ハイブリッド化を導入する研究が続けられている。 本稿では,EMASのハイブリッドバージョンを提案するとともに,複数のハイブリッド演算子の選択と導入,および本アルゴリズムのハイブリッドステップを開始するためのルールの定義について述べる。 これらのハイブリッドステップは、既存のよく知られた、効率的なメタヒューリスティックスを活用し、結果をメインアルゴリズムに統合する。 議論された修正は、多くの難しい連続最適化ベンチマークに基づいて評価される。

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