Software Technologies: Applications and Foundations
Software Technologies: Applications and Foundations
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软件技术：应用程序和基础
DOI：
10.1007/978-3-319-74730-9_6
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Burdusel A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Burdusel A
近年来，MDE研究界对优化和进化搜索产生了浓厚的兴趣。这些技术中的许多技术要求优化问题的规范包括一组模型转换，以便从现有的候选解决方案中得出新的候选解决方案。对于某些问题--例如，规划问题，域只允许采取特定的操作--这是一种适当的问题规范形式。然而，对于许多优化问题，没有这样的域约束。在这些情况下，提供转换规则过度指定了问题。规则的选择对搜索的效率有很大的影响，甚至可能导致搜索陷入局部最优。在本文中，我们提出了一种新的方法来指定MDE上下文中的优化问题，而不需要明确指定进化规则。相反，我们演示了如何从问题描述自动生成这些规则，该描述包括问题和候选解决方案的元模型、描述潜在解决方案的元类列表、候选解决方案要满足的一组额外的多样性约束和一些目标函数。我们表明，以这种方式生成的规则会导致优化运行，这些优化运行至少与使用手写规则的运行一样有效。
Over recent years, optimisation and evolutionary search have seen substantial interest in the MDE research community. Many of these techniques require the specification of an optimisation problem to include a set of model transformations for deriving new solution candidates from existing ones. For some problems—for example, planning problems, where the domain only allows specific actions to be taken—this is an appropriate form of problem specification. However, for many optimisation problems there is no such domain constraint. In these cases providing the transformation rules over-specifies the problem. The choice of rules has a substantial impact on the efficiency of the search, and may even cause the search to get stuck in local optima.In this paper, we propose a new approach to specifying optimisation problems in an MDE contextwithout the need to explicitly specify evolution rules.Instead, we demonstrate how these rules can be automatically generated from a problem description that consists of a meta-model for problems and candidate solutions, a list of meta-classes, instances of which describe potential solutions, a set of additional multiplicity constraints to be satisfied by candidate solutions, and a number of objective functions. We show that rules generated in this way lead to optimisation runs that are at least as efficient as those using hand-written rules.
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