Abstract-Tunning parametrarna för en evolutionär algoritm (EA) till ett givet problem till hands är avgörande för god algoritm prestanda. Optimering av parametervärden är dock ett icke-trivialt problem, bortom gränserna för människans problemlösning.I detta ljus är det märkligt att inga parameterinställningsalgoritmer används i stor utsträckning i evolutionära beräkningar. Detta dokument är tänkt att vara ett steg i riktning mot en bättre praxis genom att diskutera de viktigaste frågorna i samband med inställning av EA-parametrar, beskriva ett antal befintliga inställningsmetoder och presentera en blygsam experimentell jämförelse mellan dem. Avhandlingen avslutas med förslag till framtida forskare som förhoppningsvis inspirerar forskare till ytterligare arbete. Index Terms-evolutionary algoritmer, parameter tuning Evolutionary Algorithms (EA) bildar en rik klass av stokastiska sökmetoder som delar de grundläggande principerna för gradvis förbättra kvaliteten på en uppsättning kandidatlösningar genom variation och urval [7], [5]. Algoritmer i denna klass är alla baserade på samma allmänna ram vars detaljer behöver specificeras för att erhålla ett visst EA. Det är brukligt att kalla dessa detaljer EA parametrar, och utforma en EA för en viss ansökan uppgår till att välja bra värden för dessa parametrar. Att ställa in EA-parametrar delas vanligen in i två fall, parameterinställning och parameterkontroll [6]. Vid parameterkontroll ändras parametervärdena under en EA-körning. I detta fall behöver man initiala parametervärden och lämpliga kontrollstrategier, som i sin tur kan vara deterministiska, adaptiva eller självanpassade. Parameterinställning är lättare genom att parametervärdena inte ändras under en körning, därför krävs endast ett enda värde per parameter. Men även problemet med att ställa in en EA för en viss ansökan är svårt eftersom det finns ett stort antal alternativ, men bara lite kunskap om hur EA-parametrar påverkar EA:s prestanda. EA-användare förlitar sig främst på konventioner (mutationsfrekvensen bör vara låg), ad hoc-val (varför man inte använder en enhetlig crossover) och experimentella jämförelser på en begränsad skala (testar kombinationer av tre olika crossover-frekvenser och tre olika mutationsfrekvenser). Huvudsyftet med detta dokument är att illustrera möjligheten att använda stämalgoritmer och därigenom motivera användningen av dem. I detta syfte beskriver vi tre olika tillvägagångssätt för algoritmisk parameterinställning (meta-EA, meta-EDA, SPO) och visar deras (dis)fördelar vid inställning av EA-parametrar för att lösa Rastrigin-funktionen. Medan den begränsade skalan (ett enda fitnesslandskap och en algoritm som ska ställas in) förhindrar allmänna slutsatser, vi får en övertygande Vrije Universiteit Amsterdam, Nederländerna, {sksmit, gusz}@cs.vu.nl visa upp och några mycket intressanta insikter vars generalisering kräver mycket mer experimentell forskning. Intuitivt finns det en skillnad mellan att välja en bra crossover operatör och välja ett bra värde för den relaterade crossover rate p c. Denna skillnad kan formaliseras om vi skiljer parametrar genom sina domäner. Parametern crossoveroperator har en ändlig domän utan förnuftig avstånd metrisk, t.ex., {enpoint, uniform, medelvärde}, medan domänen för parametern p c är en delmängd av IR med den naturliga metrisken för reella tal. Denna skillnad är avgörande för sökbarheten. För parametrar med en domän som har ett avståndsmått kan man använda heuristiska sök- och optimeringsmetoder för att hitta optimala värden. För den första typen av parametrar är detta inte möjligt eftersom domänen inte har någon exploaterbar struktur. Det enda alternativet i detta fall är uppräkning. För en tydlig skillnad mellan dessa fall kan vi använda termerna symbolisk parameter, t.ex. crossoveroperator, och numeriska parameter, t.ex. crossover rate. För båda typerna av parametrar kallas elementen i parameterns domän parametervärden och vi direktierar en parameter genom att tilldela ett värde till den. Det är viktigt att notera att antalet EA-parametrar inte anges i allmänhet. Beroende på särskilda designval kan man få olika antal parametrar. Till exempel, omedelbar den symboliska parameter föräldra-urval av turnering innebär en numerisk parameter turneringarize. Att välja roulette-hjul lägger dock inte till några parametrar. Detta exempel visar också att det kan finnas en hierarki mellan parametrar. De symboliska parametrarna kan ha numeriska parametrar under sig. Om en entydig behandling kräver kan vi kalla sådana parametrar sub-parametrar, som alltid tillhör en symbolisk parameter. För positioneringsalgoritmer för parameterinställning är det bra att skilja mellan tre lager: applikationslager, algoritmlager och designlager, se figur 1. Den nedre delen av denna tredelade hierarki består av en EA på algoritmskiktet som försöker hitta en optimal lösning på problemet på applikationslagret, t.ex. problemet med resande säljare. Enkelt uttryckt är EA iterativt generera (candidate) lösningar, t.ex. permutationer av stadens namn, vars kvalitet bestäms av det givna problemet på applikationsskiktet. Den övre delen av hierarkin innehåller en designmetod som försöker hitta optimala parametrar för EA på 399 978-1-4244-2959-2/09/$25.00 c 2009 IEEE
För att hjälpa till att skilja mellan de olika delarna av kontrollparameterinställningsprocessen, kan en treskiktad hierarki användas REF, där:
Comparing parameter tuning methods for evolutionary algorithms
{'venue': '2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}