Vi bevisar att den kompakta genetiska algoritmen (cGA) med hypotetiska populationsstorleken μ =  en ( ε n log n)  en poly (n) med hög sannolikhet finner den optimala av någon n-dimensionell hoppfunktion med hoppstorlek k < 1 20 ln n i O(μ ε n) iterationer. Eftersom det är känt att cGA med hög sannolikhet behöver minst  till (μ ε n + n log n) iterationer för att optimera Unimodal OneMax-funktionen, vårt resultat visar att cGA i motsats till de flesta klassiska evolutionära algoritmer här kan korsa måttliga stora dalar med låg kondition utan extra kostnad. Vår runtime-garanti förbättras över den senaste övre gränsen O(μn 1.5 log n) som gäller för μ = (n 3.5+ε ) av Hasenöhrl och Sutton (GECCO 2018). För det bästa valet av den hypotetiska befolkningsstorlek, ger detta resultat en runtime garanti för O(n 5+ε ), medan vår ger O(n log n). Vi tillhandahåller också en enkel allmän metod baserad på parallella körningar som under milda förhållanden (i) övervinner behovet av att ange en lämplig befolkningsstorlek, men ger en prestanda nära den som härrör från den bästa möjliga befolkningsstorlek, och (ii) omvandlar EDAs med hög sannolikhet prestanda garanterar till EDAs med liknande gränser på den förväntade körtiden.
Vi hänvisar till avsnitt 2.3 i REF för en detaljerad diskussion om relationen mellan förväntningar och svansgränser för runtimes av EDAs, inklusive en metod för att omvandla EDAs med höga sannolikhetsgarantier till de med garantier om förväntad runtime).
A Tight Runtime Analysis for the cGA on Jump Functions---EDAs Can Cross Fitness Valleys at No Extra Cost
{'venue': "GECCO '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}