The Univariate Marginal Distribution Algorithm Copes Well with Deception and Epistasis

In their recent work, Lehre and Nguyen (2019) show that the univariate marginal distribution algorithm (UMDA) needs time exponential in the parent populations size to optimize the DeceptiveLeadingBlocks (DLB) problem. They conclude from this result that univariate EDAs have difficulties with decepti...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Evolutionary computation Ročník 29; číslo 4; s. 543
Hlavní autoři:	Doerr, Benjamin, Krejca, Martin S
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 01.12.2021
Témata:	Algorithms Biological Evolution Epistasis, Genetic Models, Genetic Population Density Estimation-of-distribution algorithm runtime analysis univariate marginal distribution algorithm epistasis theory
ISSN:	1530-9304, 1530-9304
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!