Local optima networks for continuous fitness landscapes
Local optima networks for continuous fitness landscapes
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连续健身景观的局部最优网络
DOI：
10.1145/3319619.3326852
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Adair J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Adair J
局部最优网络（Local Optima Networks，隆恩）是离散（组合）适应度景观的粗粒度模型，其中节点是局部最优，边缘是基于探索搜索算子的搜索转换。本文介绍了连续适应度景观的第一个复杂网络分析。我们使用基准函数与众所周知的全球结构，和现有的实现的盆跳跃算法提取的网络。我们还探讨了不同的盆地跳跃扰动步长的影响。我们的研究结果表明，景观的连接模式（全球结构）强烈变化的扰动步长，与极端值的这个参数是有害的搜索和破碎的全球结构。我们的LON可视化突出地说明了景观的全球（漏斗）结构，表明隆恩作为可视化高维函数的工具。
Local Optima Networks (LONs) have been proposed as a coarsegrained model of discrete (combinatorial) fitness landscapes, where nodes are local optima and edges are search transitions based on an exploration search operator. This paper presents one of the first complex network analysis of continuous fitness landscapes. We use benchmark functions with well-known global structure, and an existing implementation of a Basin-Hopping algorithm to extract the networks. We also explore the impact of varying the Basin-Hopping perturbation step-size. Our results suggest that the landscape's connectivity pattern (global structure) strongly varies with the perturbation step-size, with extreme values of this parameter being detrimental to search and fragmenting the global structure. Our LON visualisations strikingly illustrate the landscape's global (funnel) structure, indicating that LONs serve as a tool for visualising high-dimensional functions.
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DOI：
10.1145/1389095.1389204
发表时间：
2008-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
G. Ochoa;M. Tomassini;S. Vérel;Christian Darabos
通讯作者：
G. Ochoa;M. Tomassini;S. Vérel;Christian Darabos
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DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
EvoCOP
影响因子：
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作者：
G. Ochoa;Nadarajen Veerapen;F. Daolio;M. Tomassini
通讯作者：
M. Tomassini
扰动强度如何塑造 TSP 适应度景观的全局结构
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
EvoCOP
影响因子：
--
作者：
P. McMenemy;Nadarajen Veerapen;G. Ochoa
通讯作者：
G. Ochoa
影响因子：
2.2
作者：
M. Locatelli
通讯作者：
M. Locatelli
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DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Franz Rothlauf