論文の概要: A Fresh Look at Lamarckian Evolution and the Baldwin Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28703v1
• Date: Wed, 27 May 2026 16:30:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.213875
• Title: A Fresh Look at Lamarckian Evolution and the Baldwin Effect
• Title（参考訳）: ラマルクの進化とボールドウィン効果
• Authors: Inès Benito, Johannes F. Lutzeyer, Benjamin Doerr,
• Abstract要約: ボールドウィンとラマルクの進化は長い間、学術文献や実践的な応用に支配されることなく進化アルゴリズム(EA)において存在してきた。 現代の経験的および理論的手法を用いて、ラマルクとボールドウィンの進化を再考し、それらをダーウィンの進化と厳密に比較する。 我々の結果は、ボールドウィンとラマルクの進化がダーウィンの進化を一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.895536023786974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Baldwinian and Lamarckian evolution have existed for a long time in evolutionary algorithms (EAs) without ever dominating the academic literature or practical applications. In this work, we use modern empirical and theoretical methods to revisit Lamarckian and Baldwinian evolution and rigorously compare them with the generic Darwinian evolution. On the empirical side, we run a comprehensive suite of experiments on graphs from six different datasets from the recent GraphBench benchmark on Maximum Independent Set and Maximum Cut problems. Our results show that Baldwinian and Lamarckian evolution consistently outperform Darwinian evolution, confirming the great potential of local search augmented evolutionary algorithms. Notably, in the great majority of cases, all EAs outperform recent deep learning baselines and approach the performance of highly specialised heuristic and exact solvers. We furthermore report a high-performing set of generalist parameters for all studied evolution types that we hope will be of use to practitioners in future. On the theoretical side, we extend the existing Deceptive Leading Block benchmark to arbitrary block length and use tools from modern theoretical runtime analysis to prove upper and lower bounds on the expected runtime. For block lengths greater than two, Baldwinian evolution is asymptotically faster than Lamarckian which is asymptotically faster than Darwinian evolution. When accounting for the cost of the local search procedure in fitness evaluations, the ordering depends on the implementation with Baldwinian evolution staying fastest from small block lengths onwards, explaining its strong empirical performance.
• Abstract（参考訳）: ボールドウィンとラマルクの進化は長い間、学術文献や実践的な応用に支配されることなく進化アルゴリズム(EA)において存在してきた。 本研究では、現代の経験的および理論的手法を用いて、ラマルクとボールドウィンの進化を再検討し、それらをダーウィンの進化と厳密に比較する。 実験的な面では、最新のGraphBenchベンチマークの最大独立セットと最大カット問題に関する6つのデータセットからグラフに関する包括的な実験スイートを実行する。 以上の結果から、バルドウィンとラマルクの進化はダーウィンの進化を一貫して上回り、局所的な探索拡張進化アルゴリズムの大きな可能性を確認した。 特に、ほとんどのケースでは、すべてのEAが最近のディープラーニングのベースラインを上回り、高度に専門化されたヒューリスティックで正確な問題解決者のパフォーマンスにアプローチしています。 さらに、将来、実践者が利用できることを期待する全ての研究進化型に対して、高性能なジェネラリストパラメータセットを報告します。 理論的には、既存のDeceptive Leading Blockベンチマークを任意のブロック長に拡張し、現代的な理論的ランタイム分析からツールを使用して、期待されるランタイム上の上限と下限を証明する。 ブロック長が2より大きい場合、ボールドウィンの進化はダーウィンの進化よりも漸近的に速いラマルクの進化である。 適合度評価における局所探索手順のコストを考慮すると、この順序付けはバルドウィンの進化による実装に依存し、その強い経験的性能を説明する。

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