Abstract-Traditionally Evolutionary Algorithms (EAs) väljer kandidatlösningar baserat på sina individuella fitnesser, oftast utan att direkt leta efter mönster i fitnesslandskapet upptäckt. Dessa mönster innehåller ofta användbar information som kan användas för att vägleda EA till det optimala. Även om en EA snabbt kan lokalisera den allmänna ytan av en topp, kan det ta en hel del tid att förfina lösningen för att korrekt återspegla dess verkliga läge. Vi presenterar en ny teknik som kan användas med de flesta EAS. En yta är monterad på tidigare funna punkter med minst kvadrat regression. Genom att beräkna den högsta punkten på denna yta kan vi vägleda EA till den troliga platsen för den optimala, kraftigt förbättrade konvergenshastigheten. Denna teknik testas på Moving Peaks, en allmänt använd dynamisk testfunktionsgenerator. Det kunde betydligt överträffa den nuvarande toppmoderna algoritmen.
REF presenterades en ny teknik som kan användas med de flesta evolutionära algoritmer som förbättrar deras konvergenshastighet.
Using regression to improve local convergence
{'venue': '2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}