論文の概要: A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14595v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 16:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 14:37:08.605886
• Title: A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations
• Title（参考訳）: 変量演算子の進化的演算子の探索と解析
• Authors: Vincent A. Cicirello
• Abstract要約: 置換を進化させるには、特別な進化作用素が必要である。 本稿では、置換のための進化的演算子の幅を調査する。 これらのすべては、進化計算のためのオープンソースのJavaライブラリであるChips-n-Salsaで実装しています。
• 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: There are many combinatorial optimization problems whose solutions are best represented by permutations. The classic traveling salesperson seeks an optimal ordering over a set of cities. Scheduling problems often seek optimal orderings of tasks or activities. Although some evolutionary approaches to such problems utilize the bit strings of a genetic algorithm, it is more common to directly represent solutions with permutations. Evolving permutations directly requires specialized evolutionary operators. Over the years, many crossover and mutation operators have been developed for solving permutation problems with evolutionary algorithms. In this paper, we survey the breadth of evolutionary operators for permutations. We implemented all of these in Chips-n-Salsa, an open source Java library for evolutionary computation. Finally, we empirically analyze the crossover operators on artificial fitness landscapes isolating different permutation features.
• Abstract（参考訳）: 多くの組合せ最適化問題があり、その解は置換によって最もよく表される。 古典的な旅行セールスパーソンは、一連の都市で最適な注文を求めます。 スケジューリング問題はタスクやアクティビティの最適な順序を求めることが多い。 このような問題に対するいくつかの進化的アプローチは遺伝的アルゴリズムのビット列を利用するが、置換を伴う解を直接表現することが一般的である。 進化的置換は、直接、特殊進化作用素を必要とする。 長年にわたり、進化的アルゴリズムによる置換問題を解くために多くのクロスオーバーや突然変異演算子が開発されてきた。 本稿では、置換のための進化的演算子の幅を調査する。 これらのすべては、進化計算のためのオープンソースのJavaライブラリであるChips-n-Salsaに実装しました。 最後に,異なる置換特徴を分離した人工的フィットネスランドスケープにおいて,クロスオーバ演算子を経験的に解析する。

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