論文の概要: Already Moderate Population Sizes Provably Yield Strong Robustness to Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02090v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 01:07:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 23:56:54.035716
• Title: Already Moderate Population Sizes Provably Yield Strong Robustness to Noise
• Title（参考訳）: 騒音に強いロバスト性を持つ中性個体群
• Authors: Denis Antipov, Benjamin Doerr, Alexandra Ivanova,
• Abstract要約: 2つの進化的アルゴリズムは、OneMaxベンチマークのランタイムを増大させることなく、一定のノイズ確率を許容できることを示す。 この結果は、ノイズのない子孫は親と騒々しい子孫の間に偏りのある均一な交叉と見なすことができるという、新しい証明の議論に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.27802701790209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Experience shows that typical evolutionary algorithms can cope well with stochastic disturbances such as noisy function evaluations. In this first mathematical runtime analysis of the $(1+\lambda)$ and $(1,\lambda)$ evolutionary algorithms in the presence of prior bit-wise noise, we show that both algorithms can tolerate constant noise probabilities without increasing the asymptotic runtime on the OneMax benchmark. For this, a population size $\lambda$ suffices that is at least logarithmic in the problem size $n$. The only previous result in this direction regarded the less realistic one-bit noise model, required a population size super-linear in the problem size, and proved a runtime guarantee roughly cubic in the noiseless runtime for the OneMax benchmark. Our significantly stronger results are based on the novel proof argument that the noiseless offspring can be seen as a biased uniform crossover between the parent and the noisy offspring. We are optimistic that the technical lemmas resulting from this insight will find applications also in future mathematical runtime analyses of evolutionary algorithms.
• Abstract（参考訳）: 経験から、典型的な進化的アルゴリズムは、ノイズ関数評価のような確率的障害にうまく対応できることが示されている。 1+\lambda)$と$(1,\lambda)$の進化的アルゴリズムのこの最初の数学的ランタイム解析では、両方のアルゴリズムがOneMaxベンチマークの漸近的ランタイムを増大させることなく、一定のノイズ確率を許容できることが示される。 これに対し、集団サイズ$\lambda$ sufficesは、少なくとも問題サイズ$n$の対数である。 この方向に向けられた唯一の結果は、現実的でない1ビットノイズモデルであり、問題サイズが超直線的であることが必要であり、OneMaxベンチマークのノイズレスランタイムでは、ほぼ3分の1の保証が保証された。 より強力な結果は、ノイズのない子孫は親と騒々しい子孫の間に偏りのある均一な交叉と見なすことができるという新しい証明理論に基づくものである。 この知見から得られた技術的補題は、進化的アルゴリズムの数学的ランタイム解析にも応用できると楽観的である。

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