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Improved analysis methods for crossover-based algorithms

  • Max-Planck-Institut fur Informatik
  • TU Berlin

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

Résumé

We deepen the theoretical analysis of the genetic algorithm for the all-pairs shortest path problem proposed by Doerr, Happ and Klein (GECCO 2008). We show that the growth of the paths through crossover operations can be analyzed without the previously used approach of waiting until all paths of a certain length are present in the population. This allows to prove an improved guarantee for the optimization time of O(n3.25 log1/4(n)). We also show that this bound is asymptotically tight. Besides the mere run-time result, our analysis is a step towards understanding how crossover works and how it can be analyzed with rigorous methods.

langue originaleAnglais
titreProceedings of the 11th Annual Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO-2009
Pages247-253
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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