Time Complexity of Evolutionary Algorithms for Combinatorial Optimization： A Decade of Results

自从中间 90，进化算法(EA ) 的计算时间复杂性分析被执行了。第一结果与很简单的算法有关，例如(1+1 ) 玩具问题上的 -EA, 。这些努力生产了 EA 怎么表现在健康风景和可以在更现实主义的问题上被扩大到更复杂的 EA 的分析的一般数学工具的不同类型上的更深的理解。在最近的年里，事实上，它有是可能的分析(1+1 ) 有结构化的玩具问题上的实际应用和更现实主义的基于人口的 EA 的组合优化问题上的 -EA。这篇论文论述沿着这二根研究线在最后十年获得的结果的调查。最普通的数学技术被介绍，在他们后面的基本想法被讨论，他们的选任的应用被加亮。仍然是开的 Solred 问题是被枚举是仍然为一个答案等候的那些。新问题和问题同时产生也被考虑。关键词进化算法 - 计算复杂性 - 组合优化 - 进化计算理论这个工作被 EPSRC 资助支持(没有。EP/C520696/1 ) 。Pietro S。Oliveto 从意大利港市卡塔亚的大学在计算机科学收到了 Laurea 学位，意大利，在 2005。自从 2006，他是在计算机科学的学院的一个博士候选人，伯明翰的大学，英国。他的博士话题是是 EPSRC 的部分的进化算法的计算复杂性分析资助工程。他的主要研究兴趣是为组合优化问题的使随机化的算法的时间复杂性分析。他当前正在考虑本地搜索，进化、人工的免疫系统算法。6 月他从武汉大学在计算机科学收到了他的博士学位，在 1995 的中国。当前他是在计算机科学的学院的一个研究家伙，伯明翰的大学，英格兰。他的研究兴趣包括进化计算，数据采矿和网络安全。姚欣获得了他的 B.Sc。从在 Hefei 的中国(USTC ) 的科技的大学。中国在 1982， M.Sc。从在中国北京的计算技术的北方中国研究所，在 1985，并且从在 Hefei 的 USTC 的博士，中国，在 1990。当研究他的博士时，他在 USTC 是在 1985 和 1990 之�