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J-GLOBAL ID：202002247544545238   整理番号：20A2075300

ノード深さベース符号化のための新しい探索演算子【JST・京大機械翻訳】

New search operators for node-depth based encoding

著者 (3件)： Sabin Gustavo Post (Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiaba, Mato Grosso, Brazil) ,  de Lima Telma Woerle (Universidade Federal de Goias, Goiania, Goias, Brazil) ,  Soares Anderson da Silva (Universidade Federal de Goias, Goiania, Goias, Brazil)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’20  ページ： 734-741  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ノード-デプティベースのエンコーディングは,適切に順序付けられたリストにおけるツリー,保存ノードおよびそれらのそれぞれの深度によってモデル化される問題に適用される進化アルゴリズムのための表現である。この表現は得られた結果によって強調され,その突然変異と再結合演算子は同じ問題に対する他の表現に関して低い時間複雑性を持つ。本研究では,新しい探索演算子を提案した。高い局所性突然変異オペレータは,グラフ中に存在するエッジと,解におけるエッジ集合を考慮してできるだけ多くの遺伝率を持つ解を生成する能力をもつ再結合演算子を含む可能性を持ち,探索収束を改善する目的で,母集団における任意の解を再結合することを可能にする。また,全ての提案オペレータは,多くの木と完全または非完全グラフを持つ森林によってモデル化された問題を扱うことを可能にし,常に実行可能な解を生成する。本研究は,提案したオペレータに対するバイアス,局所性,および遺伝率調査を行い,それらが高次元問題を扱うための適切な特性を有することを示した。提案したオペレータの性能を評価するために,予備試験の結果を文献のベンチマーク問題に適用した。提案したオペレータの使用は,より速い収束をもたらした。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再結合 ,  *オペレータ ,  突然変異 ,  完全グラフ ,  局所性 ,  高次元 ,  母集団 ,  ベンチマーク ,  遺伝率
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 進化アルゴリズム ,  表現 ,  探索演算子

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ノード ,  符号化 ,  探索 ,  演算子