Fitness Landscapes Based on Sorting and Shortest Paths Problems

The analysis of evolutionary algorithms is up to now limited to special classes of functions and fitness landscapes. It is not possible to describe those subproblems of NP-hard optimization problems where certain evolutionary algorithms work in polynomial time. Therefore, fitness landscapes based on important computer science problems as sorting and shortest paths problems are investigated here. Although it cannot be expected that evolutionary algorithms outperform the well-known problem specific algorithms on these simple problems, it is interesting to analyze how evolutionary algorithms work on these fitness landscapes which are based on practical problems. The following results are obtained: – Sorting is the maximization of “sortedness ” which is measured by one of several well-known measures of presortedness. The different measures of presortedness lead to fitness landscapes of quite different difficulty for EAs. – Shortest paths problems are hard for all types of EA, if they are considered as single-objective optimization problems, while they are easy as multi-objective optimization problems

Automatic software generation and improvement through search based techniques

Writing software is a difficult and expensive task. Its automation is hence very valuable. Search algorithms have been successfully used to tackle many software engineering problems. Unfortunately, for some problems the traditional techniques have been of only limited scope, and search algorithms have not been used yet. We hence propose a novel framework that is based on a co-evolution of programs and test cases to tackle these difficult problems. This framework can be used to tackle software engineering tasks such as Automatic Refinement, Fault Correction and Improving Non-functional Criteria. These tasks are very difficult, and their automation in literature has been limited. To get a better understanding of how search algorithms work, there is the need of a theoretical foundation. That would help to get better insight of search based software engineering. We provide first theoretical analyses for search based software testing, which is one of the main components of our co-evolutionary framework. This thesis gives the important contribution of presenting a novel framework, and we then study its application to three difficult software engineering problems. In this thesis we also give the important contribution of defining a first theoretical foundation.EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

Zur Analyse von randomisierten Suchheuristiken und Online-Heuristiken

Die Dissertation beschäftigt sich mit der theoretischen Analyse von Heuristiken. Im ersten und zweiten Teil werden randomisierte Heuristiken zur Optimierung im Black-Box-Szenario untersucht. Der dritte Teil befasst sich mit dem Seitenwechselproblem (Pagingproblem), das in der Regel im Online-Szenario zu lösen ist. Das Black-Box- und das Online-Szenario haben gemeinsam, dass die zu bearbeitende Probleminstanz erst im Laufe der Zeit bekannt wird, sodass Algorithmen nur heuristisch vorgehen können. Im ersten Teil wird die Laufzeit zweier einfacher evolutionärer Algorithmen, des (1+1)-EAs und der randomisierten lokalen Suche, am Beispiel des Matchingproblems im Black-Box-Szenario untersucht. Es wird gezeigt, dass beide Heuristiken effizient Maximummatchings approximieren können und dass sie zumindest für einfache Graphklassen in polynomieller erwarteter Zeit Maximummatchings finden. Andererseits gibt es Graphen, für die die Laufzeit beider Heuristiken mit einer überwältigenden Wahrscheinlichkeit exponentiell ist. Der zweite Teil untersucht einen grundlegenden evolutionären Algorithmus für mehrkriterielle Optimierungsprobleme im Black-Box-Szenario. Insbesondere wird die erwartete Laufzeit im Worst Case ermittelt und die Laufzeit für verschiedene zweikriterielle Probleme analysiert. Der dritte Teil befasst sich mit der Analyse von Heuristiken für das Seitenwechselproblem. Es werden zwei Modelle eingeführt, die unmittelbar die Analyse der Fehlerrate unter dem Aspekt der Anfragelokalität ermöglichen. In diesen Modellen werden Schranken für die Fehlerraten verschiedener deterministischer Seitenwechselstrategien bewiesen