局部最优网络、景观自相关与启发式搜索性能
人工智能
2012-10-16 v1 神经与进化计算
摘要
适应度景观分析的最新进展包括对局部最优网络（Local Optima Networks, LON）的研究以及基本景观理论（Elementary Landscapes theory）的应用。本文代表了结合这两种工具以探索其预测搜索算法性能能力的首次尝试。我们的分析基于二次分配问题（Quadratic Assignment Problem, QAP），并对 600 个不同类型的生成实例进行了大规模统计研究。结果揭示了网络度量、自相关度量与启发式搜索算法性能之间有趣的联系。
引用
@article{arxiv.1210.4021,
title = {Local Optima Networks, Landscape Autocorrelation and Heuristic Search Performance},
author = {Francisco Chicano and Fabio Daolio and Gabriela Ochoa and Sébastien Verel and Marco Tomassini and Enrique Alba},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.4021},
year = {2012}
}
备注
Parallel Problem Solving from Nature - PPSN XII, Taormina : Italy (2012)