論文の概要: Future Trends in the Design of Memetic Algorithms: the Case of the Linear Ordering Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08285v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 01:13:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:03:27.249417
• Title: Future Trends in the Design of Memetic Algorithms: the Case of the Linear Ordering Problem
• Title（参考訳）: メメティックアルゴリズムの設計の今後 -線形順序問題の場合-
• Authors: Lázaro Lugo, Carlos Segura, Gara Miranda,
• Abstract要約: 本稿では,計算能力の増大に伴い,LOPの設計が今後どのように変化するかを理解することに焦点を当てる。 計算資源の能力が増大するにつれて、人口の停滞を防ぐために、メメティックアルゴリズムで適用された手法の能力を高める必要がある。 このベンチマークに新たなバウンダリが確立され、将来の研究に新たな参照フレームが提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3549498237473223
• License:
• Abstract: The way heuristic optimizers are designed has evolved over the decades, as computing power has increased. Such has been the case for the Linear Ordering Problem (LOP), a field in which trajectory-based strategies led the way during the 1990s, but which have now been surpassed by memetic schemes.This paper focuses on understanding how the design of LOP optimizers will change in the future, as computing power continues to increase, yielding two main contributions.On the one hand, a metaheuristic was designed that is capable of effectively exploiting a large amount of computational resources, specifically, computing power equivalent to what a recent core can output during runs lasting over four months.Our analyses show that as the power of the computational resources increases, it will be necessary to boost the capacities of the intensification methods applied in the memetic algorithms to keep the population from stagnating.And on the other, the best-known results for today's most challenging set of instances (xLOLIB2) were significantly outperformed. New bounds were established in this benchmark, which provides a new frame of reference for future research.
• Abstract（参考訳）: ヒューリスティックなオプティマイザの設計方法は、コンピューティングのパワーが増大するにつれて、数十年にわたって進化してきた。 線形順序問題(LOP)は、1990年代に軌道ベースの戦略が導いた分野であるが、現在では機械的スキームによって超越されている分野である。この論文では、計算能力が増大し、主に2つの貢献が得られ続けるにつれて、LOPオプティマイザの設計が今後どのように変化するかを理解することに焦点を当てている。一方、メタヒューリスティックは、最近のコアに匹敵する計算力を4ヶ月以上にわたって有効に活用できるように設計されている。我々の分析では、計算資源のパワーが増大するにつれて、機械的アルゴリズムで適用されるインテンシフィケーション手法の能力を高めて、人口の停滞を抑えることが求められている。 このベンチマークに新たなバウンダリが確立され、将来の研究に新たな参照フレームが提供される。

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