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首页> 外文会议>International Workshop on Foundations of Genetic Algorithms(FOGA 2005); 20050105-09; Aizu-Wakamatsu City(JP) >Optimal Weighted Recombination
【24h】

Optimal Weighted Recombination

机译：最优加权重组

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Weighted recombination is a means for improving the local search performance of evolution strategies. It aims to make effective use of the information available, without significantly increasing computational costs per time step. In this paper, the potential speed-up resulting from using rank-based weighted recombination is investigated. Optimal weights are computed for the sphere model, and comparisons with the performance of strategies that do not make use of weighted recombination are presented. It is seen that unlike strategies that rely on unweighted recombination and truncation selection, weighted mul-tirecombination evolution strategies are able to improve on the serial efficiency of the (1 + 1)-ES on the sphere. The implications of the use of weighted recombination for noisy optimization are studied, and parallels to the use of rescaled mutations are drawn. The cumulative step length adaptation mechanism is formulated for the case of an optimally weighted evolution strategy, and its performance is analyzed.
机译：加权重组是一种改进进化策略的局部搜索性能的方法。它旨在有效利用可用信息，而不会显着增加每个时间步的计算成本。在本文中，研究了使用基于等级的加权重组产生的潜在加速。计算球形模型的最佳权重，并与不使用加权重组的策略的性能进行比较。可以看出，与依靠非加权重组和截断选择的策略不同，加权多重组进化策略能够提高（1 +1）-ES在球面上的序列效率。研究了使用加权重组进行噪声优化的意义，并得出了与重定比例突变的相似之处。针对最优加权演化策略，建立了累积步长自适应机制，并对其性能进行了分析。

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