論文の概要: Larger Offspring Populations Help the $(1 + (\lambda, \lambda))$ Genetic Algorithm to Overcome the Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04553v1
• Date: Mon, 8 May 2023 08:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 14:56:19.232340
• Title: Larger Offspring Populations Help the $(1 + (\lambda, \lambda))$ Genetic Algorithm to Overcome the Noise
• Title（参考訳）: 1 + (\lambda, \lambda))$の遺伝的アルゴリズムがノイズを克服するのを助ける
• Authors: Alexandra Ivanova, Denis Antipov, Benjamin Doerr
• Abstract要約: 進化的アルゴリズムは、適合性の評価においてノイズに対して堅牢であることが知られている。 我々は$(lambda,lambda)$の遺伝的アルゴリズムがどんなにノイズに強いかを解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.24156145566425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evolutionary algorithms are known to be robust to noise in the evaluation of the fitness. In particular, larger offspring population sizes often lead to strong robustness. We analyze to what extent the $(1+(\lambda,\lambda))$ genetic algorithm is robust to noise. This algorithm also works with larger offspring population sizes, but an intermediate selection step and a non-standard use of crossover as repair mechanism could render this algorithm less robust than, e.g., the simple $(1+\lambda)$ evolutionary algorithm. Our experimental analysis on several classic benchmark problems shows that this difficulty does not arise. Surprisingly, in many situations this algorithm is even more robust to noise than the $(1+\lambda)$~EA.
• Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズムは、適応性の評価において雑音に対して頑健であることが知られている。 特に、大きな子孫の個体数は、しばしば強い頑丈さをもたらす。 我々は、$(1+(\lambda,\lambda)の遺伝的アルゴリズムがどんなにノイズに強いかを分析する。 このアルゴリズムは、より大きな子孫の集団サイズで動作するが、中間選択ステップと、修復機構としてのクロスオーバーの非標準的な使用により、単純な$(1+\lambda)$進化アルゴリズムよりも頑丈ではない。 いくつかの古典的ベンチマーク問題に対する実験的解析は、この困難は生じないことを示している。 驚いたことに、多くの状況において、このアルゴリズムは$(1+\lambda)$~EAよりもノイズに強い。

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