A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations

要約

組み合わせ最適化問題は数多くあり、その解は順列によって最もよく表されます。
従来の出張販売員は、一連の都市にわたって最適な注文を求めます。
スケジューリングの問題では、多くの場合、タスクやアクティビティの最適な順序が求められます。
このような問題に対する進化的アプローチの中には遺伝的アルゴリズムのビット列を利用するものもありますが、順列を使用して解決策を直接表現する方が一般的です。
進化する順列には、特殊な進化演算子が直接必要です。
長年にわたり、進化的アルゴリズムによる順列問題を解決するために、多くの交差演算子と突然変異演算子が開発されてきました。
この論文では、順列に対する進化的演算子の幅広さを調査します。
私たちはこれらすべてを、進化的計算のためのオープンソース Java ライブラリである Chips-n-Salsa に実装しました。
最後に、さまざまな置換特徴を分離する人工フィットネスランドスケープ上のクロスオーバー演算子を経験的に分析します。

要約(オリジナル)

There are many combinatorial optimization problems whose solutions are best represented by permutations. The classic traveling salesperson seeks an optimal ordering over a set of cities. Scheduling problems often seek optimal orderings of tasks or activities. Although some evolutionary approaches to such problems utilize the bit strings of a genetic algorithm, it is more common to directly represent solutions with permutations. Evolving permutations directly requires specialized evolutionary operators. Over the years, many crossover and mutation operators have been developed for solving permutation problems with evolutionary algorithms. In this paper, we survey the breadth of evolutionary operators for permutations. We implemented all of these in Chips-n-Salsa, an open source Java library for evolutionary computation. Finally, we empirically analyze the crossover operators on artificial fitness landscapes isolating different permutation features.

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