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Running Time Analysis of the (1+1)-EA for OneMax and LeadingOnes under Bit-wise Noise
ビットワイズノイズ下でのOneMaxおよびLeadingOnesの(1 + 1)-EAの実行時間解析
arxiv.org/abs/1711.00956

要約:現実世界の最適化問題の多くでは、目的関数の評価がノイズの影響を受け、正確な客観的価値を得ることができません。汎用ランダム化最適化アルゴリズムの一種である進化アルゴリズム(EAS)は、雑音の多い最適化問題をうまく解決できることを示しています。しかし、以前のEAの理論解析では、主に雑音のない最適化に焦点を当てていたため、理論的理解が不十分であった。一方、ノイズのもとでの既存の理論的研究の中には、1ビットノイズモデルが考えられていました。これは、ランダムに選択されたビットを...