I denna uppsats beskriver och utvärderar vi en fullt distribuerad P2P evolutional algoritm (EA) med adaptivt autonomt urval. Autonomt urval innebär att beslut om överlevnad och reproduktion fattas av individerna själva oberoende, utan någon central kontroll. Detta möjliggör en helt distribuerad EA, där inte bara reproduktion (crossover och mutation) utan också urval utförs på lokal nivå. En oönskad konsekvens av att lägga till och ta bort individer på ett icke-synkroniserat sätt är att befolkningsstorleken blir utom kontroll också. Detta problem löses genom att man lägger till en anpassningsmekanism som gör det möjligt för enskilda att reglera sitt eget urvalstryck. Nyckeln till detta är en skvalleralgoritm som gör det möjligt för individer att upprätthålla uppskattningar av befolkningens storlek och lämplighet. Algoritmen är experimentellt utvärderad på ett test problem för att visa livsdugligheten av idén och för att få insikt i run-time dynamiken i en sådan algoritm. Resultaten visar på ett övertygande sätt på genomförbarheten av ett fullständigt decentraliserat EA där befolkningsstorleken kan hållas stabil.
Van Steen m.fl. REF presenterade en fullt decentraliserad evolutional algoritm där befolkningsstorleken hålls stabil genom att lokalt anpassa överlevnadsgraden hos individerna enligt globala populationsuppskattningar, som utförs med hjälp av skvallerprotokoll.
Peer-to-peer evolutionary algorithms with adaptive autonomous selection
{'venue': "GECCO '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}