Ett viktigt steg mot självstudering Evolutionära algoritmer är att utforma effektiva Adaptive Operator Selection procedurer. Ett sådant förfarande består av två huvudkomponenter: en kredittilldelningsmekanism, som beräknar en belöning för varje operatör som finns tillgänglig baserat på vissa egenskaper hos den tidigare avkomman, och en anpassningsregel, som ändrar urvalsmekanismen baserat på de olika operatörernas belöningar. Detta dokument handlar om det senare och föreslår ett nytt tillvägagångssätt som bygger på det välkända paradigmet Multi-Armed Bandit. Men, eftersom de grundläggande Multi-Armed Bandit metoder har utvecklats för statiska ramar, en specifik Dynamic Multi-Armed Bandit algoritm föreslås, som hybridiserar en optimal MultiArmed Bandit algoritm med den statistiska Page-Hinkley test, som upprätthåller den effektiva upptäckten av förändringar i tidsserier. Detta ursprungliga Operator Selection förfarande jämförs sedan med de senaste reglerna som kallas Sannolikhet Matching och Adaptive Pursuit på flera konstgjorda scenarier, efter en noggrann känslighetsanalys av alla metoder. Den dynamiska Multi-Armed Bandit metoden har visat sig överträffa de andra metoderna på ett scenario från litteraturen, medan på ett annat scenario, den grundläggande Multi-Armed Bandit presterar bäst.
DaCosta m.fl. Ref fokuserade mer på att anpassa systemet för operatörsval med det multiarmade banditparadigmet.
Adaptive operator selection with dynamic multi-armed bandits
{'venue': "GECCO '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}