进化搜索中通过一般马尔可夫链切换定理分析交叉操作符
摘要：演化算法（EAs）模拟自然物种的进化过程，用于解决优化问题。交叉（也称为重组），起源于模拟动物有性繁殖中的染色体交换现象，被广泛应用于EAs中生成子代解决方案。其有效性已在应用中经验性地验证。然而，由于交叉算子的不规则性和与变异的复杂交互作用，很难分析交叉算子，因此几乎没有理论结果。因此，分析交叉不仅有助于理解EAs，还有助于开发分析复杂元启发式算法的新技术。 本文推导了通用马尔可夫链切换定理（GMCST），以便于分析基于交叉的EAs的理论研究。该定理使我们能够从易于分析的EA中分析复杂EA的运行时间。使用这个工具，我们分析了几种交叉算子在LeadingOnes和OneMax问题上的EAs，这两个问题在只有变异的EAs中已经有了一些研究结果，但在基于交叉的EAs中却没有太多结果。我们首先推导出采用交叉算子的（2+2）-EA的运行时间界限；然后我们研究了只有变异的（2:2）-EA与采用交叉算子的（2:2）-EA之间的运行时间差距；最后，我们开发了只在必要时应用交叉算子的策略，这种策略从只有变异和始终采用交叉的（2:2）-EA中改进。实验证实了理论结果。
作者：Yang Yu and Chao Qian and Zhi-Hua Zhou
论文ID：1111.0907
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2012-06-06