Abstract-området evolutionär dynamisk optimering handlar om tillämpningen av evolutionära algoritmer på dynamiska optimeringsproblem. Under de senaste åren har många nya algoritmer föreslagits för att spåra problemets potentiellt rörliga globala optimal så nära som möjligt. En stor del av dessa tekniker försöker utnyttja möjliga likheter mellan på varandra följande problemfall, främst med hjälp av tidigare funna lösningar som utgångspunkter för framtida fall: Om den tidigare globala optimalen ligger nära den nya globala optimalen (i genotyprymden), bör sådan överföring av kunskap göra det möjligt för algoritmen att lokalisera den nya globala optimal på mindre tid än en slumpmässig omstart kan kräva. Det står dock klart att enbart avstånd kan vara otillräckligt för att garantera sådana besparingar. I detta dokument föreslår vi en enkel ram som kan användas för att skapa bi-modulära problem med varierande grad av epistas. Därefter studerar vi hur beroendet mellan de två modulerna kan påverka svårigheten (antal funktionsutvärderingar som krävs) att flytta den nya globala optimalen. Vi anser att, med tanke på en enkel (1+1) EA, även en blygsam grad av koppling mellan problemets annars oberoende moduler kan ha en betydande inverkan på dessa attribut.
REF undersöka återanvändning tidigare hittat globala optima för att få en närmare utgångspunkt än slumpmässiga populationer kan ge mot den nya globala optimal.
On the role of modularity in evolutionary dynamic optimisation
{'venue': 'IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}