論文の概要: Genetic Engineering Algorithm (GEA): An Efficient Metaheuristic Algorithm for Solving Combinatorial Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16413v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 13:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:27:21.664111
• Title: Genetic Engineering Algorithm (GEA): An Efficient Metaheuristic Algorithm for Solving Combinatorial Optimization Problems
• Title（参考訳）: 遺伝的工学アルゴリズム(gea) : 組合せ最適化問題を解決する効率的なメタヒューリスティックアルゴリズム
• Authors: Majid Sohrabi, Amir M. Fathollahi-Fard, and Vasilii A. Gromov
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム(GA)は最適化問題の解法における効率性で知られている。 本稿では遺伝子工学の概念からインスピレーションを得るため,遺伝子工学アルゴリズム(GEA)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Genetic Algorithms (GAs) are known for their efficiency in solving combinatorial optimization problems, thanks to their ability to explore diverse solution spaces, handle various representations, exploit parallelism, preserve good solutions, adapt to changing dynamics, handle combinatorial diversity, and provide heuristic search. However, limitations such as premature convergence, lack of problem-specific knowledge, and randomness of crossover and mutation operators make GAs generally inefficient in finding an optimal solution. To address these limitations, this paper proposes a new metaheuristic algorithm called the Genetic Engineering Algorithm (GEA) that draws inspiration from genetic engineering concepts. GEA redesigns the traditional GA while incorporating new search methods to isolate, purify, insert, and express new genes based on existing ones, leading to the emergence of desired traits and the production of specific chromosomes based on the selected genes. Comparative evaluations against state-of-the-art algorithms on benchmark instances demonstrate the superior performance of GEA, showcasing its potential as an innovative and efficient solution for combinatorial optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的アルゴリズム(GA)は、様々な解空間の探索、様々な表現の扱い、並列性の利用、優れた解の保存、動的変化への適応、組合せ的多様性の取り扱い、ヒューリスティック検索の能力により、組合せ最適化問題の解法における効率性で知られている。 しかし、早期収束、問題固有の知識の欠如、クロスオーバーや突然変異演算子のランダム性といった制限により、ガスは一般に最適解を見つけるのに非効率になる。 本稿では,遺伝子工学の概念から着想を得た遺伝子工学アルゴリズム(GEA)というメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。 GEAは従来のGAを再設計し、既存の遺伝子に基づいて新規遺伝子を単離、精製、挿入、発現するための新しい検索手法を導入し、所望の形質の出現と選択された遺伝子に基づく特定の染色体の生成につながった。 ベンチマークインスタンス上での最先端アルゴリズムに対する比較評価は、GAAの優れた性能を示し、組合せ最適化問題の革新的で効率的な解としての可能性を示している。

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