論文の概要: The Effect of Epigenetic Blocking on Dynamic Multi-Objective Optimisation Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14222v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 16:33:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 14:41:38.646521
• Title: The Effect of Epigenetic Blocking on Dynamic Multi-Objective Optimisation Problems
• Title（参考訳）: エピジェネティックブロッキングが動的多目的最適化問題に及ぼす影響
• Authors: Sizhe Yuen, Thomas H.G. Ezard, Adam J. Sobey
• Abstract要約: エピジェネティックなメカニズムは、環境変化に素早く非あるいは部分的に適応できる。 本稿では、自然界におけるエピジェネティック継承の利点が、動的多目的問題において複製されるかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4502611532302039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hundreds of Evolutionary Computation approaches have been reported. From an evolutionary perspective they focus on two fundamental mechanisms: cultural inheritance in Swarm Intelligence and genetic inheritance in Evolutionary Algorithms. Contemporary evolutionary biology looks beyond genetic inheritance, proposing a so-called ``Extended Evolutionary Synthesis''. Many concepts from the Extended Evolutionary Synthesis have been left out of Evolutionary Computation as interest has moved toward specific implementations of the same general mechanisms. One such concept is epigenetic inheritance, which is increasingly considered central to evolutionary thinking. Epigenetic mechanisms allow quick non- or partially-genetic adaptations to environmental changes. Dynamic multi-objective optimisation problems represent similar circumstances to the natural world where fitness can be determined by multiple objectives (traits), and the environment is constantly changing. This paper asks if the advantages that epigenetic inheritance provide in the natural world are replicated in dynamic multi-objective optimisation problems. Specifically, an epigenetic blocking mechanism is applied to a state-of-the-art multi-objective genetic algorithm, MOEA/D-DE, and its performance is compared on three sets of dynamic test functions, FDA, JY, and UDF. The mechanism shows improved performance on 12 of the 16 test problems, providing initial evidence that more algorithms should explore the wealth of epigenetic mechanisms seen in the natural world.
• Abstract（参考訳）: 何百もの進化的計算手法が報告されている。 進化論の観点からは、群知能の文化的継承と進化的アルゴリズムの遺伝的継承の2つの基本的なメカニズムに焦点を当てている。 現代の進化生物学は遺伝学を超越し、いわゆる「拡張進化合成」を提唱している。 拡張進化合成からの多くの概念は、同じ一般的な機構の特定の実装へと興味が移りつつあるため、進化的計算から遠ざかっている。 そのような概念の1つはエピジェネティックな継承であり、進化的思考の中心と考えられている。 エピジェネティックなメカニズムは、環境変化に素早く非あるいは部分的に適応できる。 動的多目的最適化問題は、フィットネスが複数の目的(取引)によって決定され、環境が常に変化している自然界と同じような状況を表す。 本稿では、自然界におけるエピジェネティック継承の利点が動的多目的最適化問題において複製されるかどうかを問う。 具体的には、最先端の多目的遺伝アルゴリズムMOEA/D-DEにエピジェネティック・ブロッキング機構を適用し、その性能をFDA、JY、UDFの3種類の動的テスト関数で比較する。 このメカニズムは16の試験のうち12の問題を改善し、さらに多くのアルゴリズムが自然界で見られるエピジェネティックなメカニズムを探索すべきであることを示す。

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