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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Exploring Non-neutral Landscapes with Neutrality-Based Local Search

verfasst von : Matthieu Basseur, Adrien Goëffon, Hugo Traverson

Erschienen in: Learning and Intelligent Optimization

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we present a generic local search algorithm which artificially adds neutrality in search landscapes by discretizing the evaluation function. Some experiments on NK landscapes show that an adaptive discretization is useful to reach high local optima and to launch diversifications automatically. We believe that a hill-climbing using such an adaptive evaluation function could be more appropriated than a classical iterated local search mechanism.

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Literatur
1.
Basseur, M., Goëffon, A.: Hill-climbing strategies on various landscapes: an empirical comparison. In: Proceeding of the Fifteenth Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), pp. 479–486. ACM (2013)
2.
Kauffman, S.A., Weinberger, E.D.: The NK model of rugged fitness landscapes and its application to maturation of the immune response. J. Theor. Biol. 141(2), 211–245 (1989)
3.
4.
Smith, T., Husbands, P., Layzell, P.J., O’Shea, M.: Fitness landscapes and evolvability. Evol. Comput. 10, 1–34 (2002)
Metadaten
Titel
Exploring Non-neutral Landscapes with Neutrality-Based Local Search
verfasst von
Matthieu Basseur
Adrien Goëffon
Hugo Traverson
Copyright-Jahr
2015
Buch
Learning and Intelligent Optimization

Print ISBN: 978-3-319-19083-9

Electronic ISBN: 978-3-319-19084-6

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19084-6_15