Abstract --I grundläggande genetiska algoritm (GA) applikationer, kräver lämpligheten av en lösning ett värde som är säkert och oföränderligt. Det finns två kategorier av problem för vilka denna formulering är otillräcklig. Den första består av pågående sökningar efter bättre lösningar i en icke-stationär miljö, där en lösnings förväntade lämplighet förändras med tiden på oförutsägbara sätt. Den andra klassen består av applikationer där fitnessutvärderingar korrumperas av buller. För problem som hör till någon av eller båda dessa klasser, den beräknade lämpligheten av en lösning kommer att ha en tillhörande osäkerhet. Både osäkerheten på grund av miljöförändringar (processbuller) och osäkerheten på grund av bullriga utvärderingar (observationsbuller) kan minskas, åtminstone tillfälligt, genom en ny utvärdering av befintliga lösningar. Kalman-formuleringen ger en väl utvecklad formell mekanism för att behandla osäkerhet inom ramen för GA. Det ger mekaniken för att bestämma den beräknade lämpligheten och osäkerheten när en ny lösning genereras och utvärderas för första gången. Det ger också mekanik för att uppdatera den uppskattade lämpligheten och osäkerheten efter en befintlig lösning omvärderas, och för att öka osäkerheten med tidens gång. En Kalman-utökad genetisk algoritm (KGA) utvecklas för att bestämma när man ska skapa en ny individ, när man ska omvärdera en befintlig individ och vilken som ska omvärderas. Denna KGA tillämpas på problemet med att underhålla en nätverkskonfiguration med minimerad meddelandeförlust, där noderna är mobila, och överföringen över en länk är stokastisk. När noderna rör sig förändras det optimala nätverket, men informationen inom populationen av lösningar gör det möjligt att på ett effektivt sätt upptäcka bättre anpassade lösningar. KGA:s förmåga att kontinuerligt hitta nära optimala lösningar demonstreras på flera nivåer av process- och observationsbuller. Känsligheten hos KGA:s prestanda för flera kontrollparametrar undersöks.
Stroud REF föreslog Kalman-extended Genetic Algorithm (KGA), och grundidén med KGA var att två typer av osäkerheter omgav det uppskattade värdet av en individ i en dynamisk miljö.
Kalman-extended Genetic Algorithm for Search in Nonstationary Environments with Noisy Fitness Evaluations
{'venue': 'FOGA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}