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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Parameterized Complexity Analysis of Randomized Search Heuristics

verfasst von : Frank Neumann, Andrew M. Sutton

Erschienen in: Theory of Evolutionary Computation

Verlag: Springer International Publishing

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This chapter compiles a number of results that apply the theory of parameterized algorithmics to the running-time analysis of randomized search heuristics such as evolutionary algorithms. The parameterized approach articulates the running time of algorithms solving combinatorial problems in finer detail than traditional approaches from classical complexity theory. We outline the main results and proof techniques for a collection of randomized search heuristics tasked to solve NP-hard combinatorial optimization problems such as finding a minimum vertex cover in a graph, finding a maximum leaf spanning tree in a graph, and the traveling salesperson problem.

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Metadaten
Titel
Parameterized Complexity Analysis of Randomized Search Heuristics
verfasst von
Frank Neumann
Andrew M. Sutton
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-29414-4_4

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