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The (1 + (?, ?)) global SEMO algorithm

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

Résumé

The (1 + (?, ?)) genetic algorithm is a recently proposed single-objective evolutionary algorithm with several interesting properties. We show that its main working principle, mutation with a high rate and crossover as repair mechanism, can be transported also to multi-objective evolutionary computation. We define the (1 + (?, ?)) global SEMO algorithm, a variant of the classic global SEMO algorithm, and prove that it optimizes the OneMinMax benchmark asymptotically faster than the global SEMO. Following the single-objective example, we design a one-fifth rule inspired dynamic parameter setting (to the best of our knowledge for the first time in discrete multi-objective optimization) and prove that it further improves the runtime to O(n2), whereas the best runtime guarantee for the global SEMO is only O(n2 log n).

langue originaleAnglais
titreGECCO 2022 - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference
EditeurAssociation for Computing Machinery, Inc
Pages520-528
Nombre de pages9
ISBN (Electronique)9781450392372
Les DOIs
étatPublié - 8 juil. 2022
Evénement2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2022 - Virtual, Online, États-Unis
Durée: 9 juil. 202213 juil. 2022

Série de publications

NomGECCO 2022 - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference

Une conférence

Une conférence2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2022
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeVirtual, Online
période9/07/2213/07/22

Empreinte digitale

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