Hyper-heuristics for structure and parameters tuning in evolutionary algorithms
Автор:
Панфилов, Илья Александрович
Пупков, Александр Николаевич
Сопов, Евгений Александрович
Самарин, Виктор Викторович
Кузмич, Роман Иванович
Телешева, Нина Федоровна
Коллективный автор:
Институт управления бизнес-процессами и экономики
Кафедра бизнес-информатики
Дата:
2018-04Журнал:
2nd FORUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT FOR SUSTAINABILITYКвартиль журнала в Web of Science:
без квартиляБиблиографическое описание:
Панфилов, Илья Александрович. Hyper-heuristics for structure and parameters tuning in evolutionary algorithms [Текст] / Илья Александрович Панфилов, Александр Николаевич Пупков, Евгений Александрович Сопов, Виктор Викторович Самарин, Роман Иванович Кузмич, Нина Федоровна Телешева // 2nd FORUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND MANAGEMENT FOR SUSTAINABILITY: 7th International Scientific Conference Changes in Social and Business Environment – CISABE’2018. — 2018.Текст статьи не публикуется в открытом доступе в соответствии с политикой журнала.
Аннотация:
Evolutionary algorithms have proved their efficiency solving many complex optimization problems. Evolutionary algorithms are metaheuristics that provide search in a space of problem solutions. The performance of evolutionary algorithms depends on their structure and parameters, which should be fine-tuned for each optimization problem. In this paper, we discuss hyper-heuristic methods that provide search in a space of evolutionary metaheuristics. Hyper-heuristics are used for solving the problem of automated algorithm selection or design. It is shown that hyper-heuristics are domain-in depended. A selective hyper-heuristic with online learning is proposed. The experimental results and comparison with some well-studied techniques are presented and discussed.