通过将种群存储为补丁最小生成树提升遗传算法的时间与内存效率
神经与进化计算
2023-06-30 v1
摘要
在进化算法的许多应用中，应用算子与存储种群的计算代价可与适应度评估代价相比拟。此外，通过知晓算子究竟在个体中改变了什么，可以比从头计算高效地多的方式重新计算适应度值。相关的时间与内存改进已在简单进化算法、少数特定遗传算法以及灰盒优化背景下可用，但尚未覆盖所有算法，其主要原因在于在使用大型任意结构种群的算法中难以实现。本文朝改善此状况迈出第一步。我们展示将种群存储为最小生成树——其中顶点对应个体但仅包含其元信息，边存储个体间的结构差异或补丁——是相对于直接实现的可行替代方案。我们的实验表明，在内存使用与计算代价两方面均可实现显著的乃至渐近的改进——包括交叉算子的执行！
引用
@article{arxiv.2306.16686,
title = {Improving Time and Memory Efficiency of Genetic Algorithms by Storing Populations as Minimum Spanning Trees of Patches},
author = {Maxim Buzdalov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.16686},
year = {2023}
}
备注
Accepted to the GECCO'23 conference, EvoSoft workshop