Zugang zum Dokument

Merz, Peter:

The Compact Memetic Algorithm

Datei(en):

Download PDF 112kB  




Zitierfähiger Link: Bitte nutzen Sie diese URL, um auf das Dokument zu verlinken oder es zu zitieren:
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-9040
URL: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/volltexte/2003/904/
Urheber: International Workshop on Memetic Algorithms
Sonstige beteiligte Körperschaft bzw. Institution (Sponsor, Organisator etc.): Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO)
Fachgebiet/Einrichtung: Sonstige/Externe
Dokumentart: InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.)
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 2003
Publikationsdatum: 02.09.2003
Kurze Inhaltszusammenfassung auf Englisch Optimization by probabilistic modeling is a growing research field in
evolutionary computation. An example is the compact genetic algorithm (cGA),
in which the population of a genetic algorithm (GA) is represented as a
probability distribution over the set of solutions. Both cGA algorithm
and the order-one behavior of a simple GA with uniform crossover are operationally
equivalent. The cGA is much easier to implement and requires less memory.
In this paper, memetic algorithms (MAs) are investigated in which the
population is replaced by a probability vector analogously to the cGA. The
resulting compact memetic algorithms (cMAs) hence require less memory, are
easier to implement and require fewer parameters than other MAs. It is shown
that cMAs with and without additional recombination perform comparable to or
better than population-based MAs on a set of benchmark instances of the
unconstrained binary quadratic programming problem.
Kontrollierte Schlagwörter (Deutsch): Memetischer Algorithmus
Freie Schlagwörter (Englisch): Memetic Algorithms , Compact Genetic Algorithm , Binary Quadratic Programming
DDC-Sachgruppe: Informatik
Lizenz: Lizenz-Logo  Veröffentlichungsvertrag (Version 1998)