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A tight runtime analysis for the (+) EA

  • St. Petersburg National Research University of Information Technologies

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Despite significant progress in the theory of evolutionary algorithms, the theoretical understanding of true population-based evolutionary algorithms remains challenging and only few rigorous results exist. Already for the most basic problem, the determination of the asymptotic runtime of the (+) evolutionary algorithm on the simple OneMax benchmark function, only the special cases = 1 and = 1 have been solved. In this work, we analyze this long-standing problem and show the asymptotically tight result that the runtime T, the number of iterations until the optimum is found, satisfies n n log+ log+ /, E[T ] = Θn logn + + / log+ / where log+ x := max{1, log x } for all x > 0.

langue originaleAnglais
titreGECCO 2018 - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference
EditeurAssociation for Computing Machinery, Inc
Pages1459-1466
Nombre de pages8
ISBN (Electronique)9781450356183
Les DOIs
étatPublié - 2 juil. 2018
Evénement2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2018 - Kyoto, Japon
Durée: 15 juil. 201819 juil. 2018

Série de publications

NomGECCO 2018 - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference

Une conférence

Une conférence2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2018
Pays/TerritoireJapon
La villeKyoto
période15/07/1819/07/18

Empreinte digitale

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