抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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各世代に対して異なる適応度関数を選択し,選択を電流適応度関数に関して行う動的設定における進化アルゴリズムを研究した。特に,動的BinValを考慮して,各世代に対する適応度関数は線形関数BinValによって与えられるが,各世代においてビットの次数はランダムに交換される。(1+1)-EAでは,突然変異パラメータに対する効率閾値c_0があり,その時,ランタイムスイッチは準線形から指数へスイッチすることが知られている。以前の経験的証拠は,より大きな集団サイズμに対して,閾値が増加することを示した。μが十分に大きいならば,(μ+1)-EAの閾値が任意に大きくなると,これは少なくともε近傍におけるケースであることを証明する。しかし,最も驚くべき結果は,μ=2の2次解析により得られ,閾値INは,最適に近接して増加する。特に,最適化のための最も硬い領域は,最適の周りのNOTである。【JST・京大機械翻訳】