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Evolutionary algorithms and dynamic programming

  • Benjamin Doerr
  • , Anton Eremeev
  • , Christian Horoba
  • , Frank Neumann
  • , Madeleine Theile
  • Max-Planck-Institut fur Informatik
  • Sobolev Institute of Mathematics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
  • University of Dortmund
  • TU Berlin

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

Résumé

Recently, it has been proven that evolutionary algorithms produce good results for a wide range of combinatorial optimization problems. Some of the considered problems are tackled by evolutionary algorithms that use a representation, which enables them to construct solutions in a dynamic programming fashion. We take a general approach and relate the construction of such algorithms to the development of algorithms using dynamic programming techniques. Thereby, we give general guidelines on how to develop evolutionary algorithms that have the additional ability of carrying out dynamic programming steps.

langue originaleAnglais
titreProceedings of the 11th Annual Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO-2009
Pages771-777
Nombre de pages7
Les DOIs
étatPublié - 31 déc. 2009
Modification externeOui
Evénement11th Annual Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO-2009 - Montreal, QC, Canada
Durée: 8 juil. 200912 juil. 2009

Série de publications

NomProceedings of the 11th Annual Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO-2009

Une conférence

Une conférence11th Annual Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO-2009
Pays/TerritoireCanada
La villeMontreal, QC
période8/07/0912/07/09

Empreinte digitale

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