Abstrakt. Att hitta lämpliga parametervärden för evolutionära algoritmer (EAs) är en av de bestående utmaningarna med Evolutionary Computing. I de senaste publikationerna visade vi hur metoden REVAC (Relevance Estimation and Value Calibration) kan hitta bra EA-parametervärden för enstaka problem. Här visar vi att REVAC också kan ställa in en EA på en uppsättning problem (en hel testsvit). Härigenom får vi robusta, snarare än problemanpassade, parametervärden och ett EA som är en "generalist, snarare än en "specialist. De optimerade parametervärdena visar sig skilja sig från problem till problem och skiljer sig också från generalistens värden. Dessutom jämför vi de robusta parametervärdena optimerade av REVAC med de förment robusta konventionella värdena och ser stora skillnader. Detta tyder på att traditionella inställningar kan vara långt ifrån optimala, även om de är avsedda att vara robusta. Nyckelord: parameterinställning, algoritmdesign, testsviter, robusthet Att hitta lämpliga parametervärden för evolutionära algoritmer (EA) är en av de kvarstående stora utmaningarna i det evolutionära datorfältet (EC). Som förklaras av Eiben et al. i [8] denna utmaning kan hanteras före körningen av den givna EA (parameterinställning) eller under körningen (parameterstyrning). I det här dokumentet fokuserar vi på parameterinställning, dvs. vi söker bra parametervärden offline och använder dessa värden för hela EA-körningen. I dagens praxis är detta tuningsproblem vanligtvis "löst" av konventioner (mutationsfrekvensen bör vara låg), ad hoc-val (varför inte använda enhetlig crossover) och experimentella jämförelser på en begränsad skala (testande kombinationer av tre olika crossover-frekvenser och tre olika mutationsfrekvenser). Fram till nyligen fanns det inte många fungerande alternativ. Men genom de senaste årens utveckling finns det nu ett antal stämmetoder och motsvarande programvarupaket som gör det möjligt för EA-utövare att utföra stämning utan större ansträngning. I synnerhet REVAC [10, 13] och SPOT [3, 5, 4] är väl utvecklade och dokumenterade. Huvudsyftet med detta dokument är att illustrera fördelen med att använda stämalgoritmer när det gäller förbättrad EA-prestanda. För detta ändamål kommer vi att välja en uppsättning
Smit och Eiben REF använde REVAC för att anpassa ett EA till en uppsättning problem (generalist) för att få stabila kontrollparametrar.
Parameter tuning of evolutionary algorithms: Generalist vs. specialist
{'venue': 'Applications of Evolutionary Computation, volume 6024 of Lecture Notes in Computer Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}