論文の概要: A Flexible Evolutionary Algorithm With Dynamic Mutation Rate Archive

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04015v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 10:51:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 16:24:44.830328
• Title: A Flexible Evolutionary Algorithm With Dynamic Mutation Rate Archive
• Title（参考訳）: 動的変異率アーカイブを用いたフレキシブル進化アルゴリズム
• Authors: Martin S. Krejca, Carsten Witt,
• Abstract要約: 我々は、$k$-bitのフリップ突然変異を用いた進化的アルゴリズムの突然変異率を動的に維持する新しいフレキシブルなアプローチを提案する。 試行錯誤の回数がしきい値を超えた場合のレートは終了し、現在アーカイブに存在しないレートは2つの方法で入力できる。 最小選択確率について、重み付き分布を含む様々な選択肢を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.07180164747172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new, flexible approach for dynamically maintaining successful mutation rates in evolutionary algorithms using $k$-bit flip mutations. The algorithm adds successful mutation rates to an archive of promising rates that are favored in subsequent steps. Rates expire when their number of unsuccessful trials has exceeded a threshold, while rates currently not present in the archive can enter it in two ways: (i) via user-defined minimum selection probabilities for rates combined with a successful step or (ii) via a stagnation detection mechanism increasing the value for a promising rate after the current bit-flip neighborhood has been explored with high probability. For the minimum selection probabilities, we suggest different options, including heavy-tailed distributions. We conduct rigorous runtime analysis of the flexible evolutionary algorithm on the OneMax and Jump functions, on general unimodal functions, on minimum spanning trees, and on a class of hurdle-like functions with varying hurdle width that benefit particularly from the archive of promising mutation rates. In all cases, the runtime bounds are close to or even outperform the best known results for both stagnation detection and heavy-tailed mutations.
• Abstract（参考訳）: 我々は、$k$-bitのフリップ突然変異を用いた進化的アルゴリズムにおける突然変異率を動的に維持するための、新しいフレキシブルなアプローチを提案する。 このアルゴリズムは、その後のステップで好まれる有望なレートのアーカイブに、成功した突然変異率を追加する。 試験に失敗した回数がしきい値を超えた場合のレートは終了し、現在アーカイブに存在しないレートは次の2つの方法で入力できる。 (i) 成功段階と組み合わされたレートに対するユーザ定義の最小選択確率 (II) 現在のビットフリップ近傍の後に有望なレートの値を増加させる停滞検出機構を用いて, 高い確率で探索した。 最小選択確率について、重み付き分布を含む様々な選択肢を提案する。 我々はOneMaxとJump関数の柔軟な進化アルゴリズムの厳密な実行時解析を行い、一般の単調関数、最小幅木、および有望な突然変異率のアーカイブから特に恩恵を受けるハードル幅の異なるハードルのような関数のクラスで実行時解析を行う。 いずれの場合も、実行時のバウンダリは、停滞検出と重み付き突然変異の両方において、最もよく知られた結果に近いか、さらに優れています。

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