Адаптивный генетический алгоритм для решения класса задач рaспеределения ресурсов ЦОД

An adaptive version of the genetic algorithm is proposed. Algorithm is based on the simultaneous use of two genetic algorithms that solve the problem of parametric and algorithmic adaptation. This allows you quickly select and adjust the strategy selection parameters for genetic algorithms and the likelihood of their use. Sequential steps of the algorithm are given, introduced the modified parameters of mutation and crossover, introduced the concepts of rewards and performance parameters that are allowed to regulate the sequence of genetic operators, and to adjust the probability of their use.Предложен адаптивный вариант генетического алгоритма, основанный на циклическом применении двух генетических алгоритмов, решающих задачи параметрической и алгоритмической адаптации, что позволяет определить стратегию выбора параметров генетических алгоритмов и вероятность их применения. Приведена последовательность этапов работы алгоритма, предложены модифицированные операторы мутации и кроссовера, введены понятия наград и производительности, которые позволили регламентировать последовательности применения генетических операторов и корректировать вероятность их применения. Эффективность предлагаемого алгоритма продемонстрирована на примере решения задачи распределения виртуальных машин в центре обработки данных

Cooperative co-evolution with differential grouping for large scale optimization

Cooperative co-evolution has been introduced into evolutionary algorithms with the aim of solving increasingly complex optimization problems through a divide-and-conquer paradigm. In theory, the idea of co-adapted subcomponents is desirable for solving large-scale optimization problems. However, in practice, without prior knowledge about the problem, it is not clear how the problem should be decomposed. In this paper, we propose an automatic decomposition strategy called differential grouping that can uncover the underlying interaction structure of the decision variables and form subcomponents such that the interdependence between them is kept to a minimum. We show mathematically how such a decomposition strategy can be derived from a definition of partial separability. The empirical studies show that such near-optimal decomposition can greatly improve the solution quality on large-scale global optimization problems. Finally, we show how such an automated decomposition allows for a better approximation of the contribution of various subcomponents, leading to a more efficient assignment of the computational budget to various subcomponents

関数最適化問題に対する適応型差分進化法の研究

学位の種別: 課程博士審査委員会委員 : （主査）東京大学准教授 福永 アレックス, 東京大学教授 池上 高志, 東京大学教授 植田 一博, 東京大学教授 山口 泰, 東京大学教授 伊庭 斉志University of Tokyo(東京大学