論文の概要: Dynastic Potential Crossover Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03918v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 11:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 15:06:52.509026
• Title: Dynastic Potential Crossover Operator
• Title（参考訳）: ダイナスティック電位クロスオーバー演算子
• Authors: Francisco Chicano, Gabriela Ochoa, Darrell Whitley, Renato Tin\'os
• Abstract要約: 最適組換え作用素は、2つの親解を含む最小の超平面において最適である。 本稿では,Dynastic Potential Crossover (DPX) と呼ばれる組換え演算子を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.908482270923597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An optimal recombination operator for two parent solutions provides the best solution among those that take the value for each variable from one of the parents (gene transmission property). If the solutions are bit strings, the offspring of an optimal recombination operator is optimal in the smallest hyperplane containing the two parent solutions. Exploring this hyperplane is computationally costly, in general, requiring exponential time in the worst case. However, when the variable interaction graph of the objective function is sparse, exploration can be done in polynomial time. In this paper, we present a recombination operator, called Dynastic Potential Crossover (DPX), that runs in polynomial time and behaves like an optimal recombination operator for low-epistasis combinatorial problems. We compare this operator, both theoretically and experimentally, with traditional crossover operators, like uniform crossover and network crossover, and with two recently defined efficient recombination operators: partition crossover and articulation points partition crossover. The empirical comparison uses NKQ Landscapes and MAX-SAT instances. DPX outperforms the other crossover operators in terms of quality of the offspring and provides better results included in a trajectory and a population-based metaheuristic, but it requires more time and memory to compute the offspring.
• Abstract（参考訳）: 2つの親解に対する最適組換え演算子は、親の1つ(遺伝子伝達特性)から各変数の値を取るものの中で最良の解を提供する。 解がビット文字列であれば、最適な再結合作用素の子孫は、2つの親解を含む最小超平面において最適である。 この超平面の探索は計算に費用がかかり、最悪の場合指数時間を必要とする。 しかし、目的関数の変数相互作用グラフがスパースである場合、多項式時間で探索を行うことができる。 本稿では,多項式時間で動作し,低エピスタシス組合せ問題に対する最適再結合演算子のように振る舞う,dynastic potential crossover (dpx)と呼ばれる再結合演算子を提案する。 この演算子を、理論的および実験的に、一様クロスオーバーやネットワーククロスオーバーのような従来のクロスオーバー演算子と比較し、最近定義された2つの効率的な再結合演算子、パーティショニングクロスオーバーと分節点分割クロスオーバーと比較する。 実験的な比較ではNKQ LandscapesとMAX-SATインスタンスを使用する。 DPXは、他のクロスオーバー演算子よりも、子孫の品質において優れており、軌道や人口ベースメタヒューリスティックに含まれるより良い結果を提供するが、子孫を計算するのにより多くの時間とメモリを必要とする。

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