Abstract-I detta dokument anser vi att scenariot att en populationsbaserad algoritm tillämpas på ett numeriskt optimeringsproblem och en lösning måste presenteras inom en given tidsbudget. Även om ett brett spektrum av populationsbaserade algoritmer, såsom evolutionära algoritmer, partikelsvärmoptimerare och differentialutveckling, har utvecklats och studerats under detta scenario, kan prestandan hos en algoritm variera avsevärt från problem till problem. Detta innebär att det finns en inneboende risk i samband med valet av algoritmer. Vi föreslår att det i stället för att välja en befintlig algoritm och investera hela tidsbudgeten i den skulle vara mindre riskfyllt att fördela tiden mellan flera olika algoritmer. Ett nytt tillvägagångssätt som kallas populationsbaserad algoritmportfölj (PAP), som tar flera algoritmer som sin grundläggande algoritmer, föreslås baserat på denna idé. PAP kör varje komponentalgoritm med en del av den givna tidsbudgeten och uppmuntrar interaktion mellan de ingående algoritmerna med ett migreringsschema. Som en allmän ram snarare än en specifik algoritm, är PAP lätt att genomföra och kan rymma alla befintliga populationsbaserade sökalgoritmer. Dessutom föreslås ett mått för att jämföra riskerna med två algoritmer på en problemuppsättning. Vi har gjort en omfattande utvärdering av PAP genom att undersöka 11 instantieringar av det på 27 referensfunktioner. Empiriska resultat har visat att PAP överträffar sina grundalgoritmer när det gäller lösningskvalitet, risk och sannolikhet att hitta det globala optimala. Ytterligare analyser har visat att fördelarna med PAP främst krediteras synergin mellan ingående algoritmer, som bör komplettera varandra antingen över en uppsättning problem, eller under olika stadier av en optimeringsprocess.
Populationsbaserad algoritmportfölj (PAP) är ett typiskt exempel REF, som fördelar beräkningsresurser innan optimeringen enligt förkunskaper.
Population-Based Algorithm Portfolios for Numerical Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}