論文の概要: Memory-Driven Metaheuristics: Improving Optimization Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15151v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 13:27:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 05:39:34.006863
• Title: Memory-Driven Metaheuristics: Improving Optimization Performance
• Title（参考訳）: メモリ駆動メタヒューリスティック:最適化性能の改善
• Authors: Salar Farahmand-Tabar,
• Abstract要約: この章ではメタヒューリスティックアルゴリズムにおける記憶の重要性について論じる。 メモリメカニズムの有効性に影響を与える重要な要因について論じる。 メモリ機構をメタヒューリスティックなアルゴリズムにどのように組み込むのかを包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Metaheuristics are stochastic optimization algorithms that mimic natural processes to find optimal solutions to complex problems. The success of metaheuristics largely depends on the ability to effectively explore and exploit the search space. Memory mechanisms have been introduced in several popular metaheuristic algorithms to enhance their performance. This chapter explores the significance of memory in metaheuristic algorithms and provides insights from well-known algorithms. The chapter begins by introducing the concept of memory, and its role in metaheuristic algorithms. The key factors influencing the effectiveness of memory mechanisms are discussed, such as the size of the memory, the information stored in memory, and the rate of information decay. A comprehensive analysis of how memory mechanisms are incorporated into popular metaheuristic algorithms is presented and concludes by highlighting the importance of memory in metaheuristic performance and providing future research directions for improving memory mechanisms. The key takeaways are that memory mechanisms can significantly enhance the performance of metaheuristics by enabling them to explore and exploit the search space effectively and efficiently, and that the choice of memory mechanism should be tailored to the problem domain and the characteristics of the search space.
• Abstract（参考訳）: メタヒューリスティックス(Metaheuristics)は、複雑な問題に対する最適解を見つけるために自然過程を模倣する確率最適化アルゴリズムである。 メタヒューリスティックスの成功は、探索空間を効果的に探索し活用する能力に大きく依存している。 メモリ機構は、その性能を高めるために、いくつかの一般的なメタヒューリスティックアルゴリズムで導入された。 この章はメタヒューリスティックアルゴリズムにおけるメモリの重要性を探求し、よく知られたアルゴリズムからの洞察を提供する。 この章は、メモリの概念とメタヒューリスティックアルゴリズムにおけるその役割の導入から始まる。 メモリのサイズ、メモリに格納されている情報、情報減衰率など、メモリメカニズムの有効性に影響を与える重要な要因について論じる。 メモリメカニズムをメタヒューリスティックなアルゴリズムにどのように組み込むのかを包括的に分析し、メタヒューリスティックな性能におけるメモリの重要性を強調し、メモリメカニズムを改善するための今後の研究方向を提供することで結論付ける。 重要なポイントは、メモリ機構が探索空間を効率的に効率的に探索・活用できるようにすることでメタヒューリスティックスの性能を大幅に向上させることであり、メモリ機構の選択は問題領域と探索空間の特徴に合わせて調整されるべきである。

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