通过基于构建块的适应度估计增强遗传算法效率
神经与进化计算
2016-11-17 v1
摘要
本文研究将适应度继承作为一类称为分布估计算法的胜任遗传算法的效率增强技术。通过开发重要子解的概率模型来估计种群中部分个体的适应度，从而避免计算代价高昂的函数评估。本文对适应度继承对收敛时间和种群规模的影响进行了建模，并预测了通过继承获得的加速比。结果表明，利用构建块适应度信息的适应度继承机制提供了显著的效率增强。对于可加分离问题，适应度继承将函数评估次数减少至约一半，并获得约 1.75 到 2.25 的加速比。
引用
@article{arxiv.cs/0405065,
title = {Efficiency Enhancement of Genetic Algorithms via Building-Block-Wise Fitness Estimation},
author = {Kumara Sastry and Martin Pelikan and David E. Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0405065},
year = {2016}
}
备注
IEEE International Conference on Evolutionary Computation (CEC-2004)