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Analysis of a simple evolutionary algorithm for the multiobjective shortest path problem

机译:多目标最短路径问题的简单进化算法分析

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摘要

We present a natural fitness function f for the multiobjective shortest path problem, which is a fundamental multiobjective combinatorial optimization problem known to be NP-hard. Thereafter, we conduct a rigorous runtime analysis of a simple evolutionary algorithm (EA) optimizing f. Interestingly, this simple general algorithm is a fully polynomial-time randomized approximation scheme (FPRAS) for the problem under consideration, which exemplifies how EAs are able to find good approximate solutions for hard problems.
机译:我们为多目标最短路径问题提出了一个自然的健身功能f,这是一个基本的多目标组合优化问题,已知是np-hard。此后,我们对优化F的简单进化算法(EA)进行严格的运行时间分析。有趣的是,这种简单的一般算法是用于所考虑的问题的完全多项式随机近似方案(FPRA),其示例了如何为难题找到良好的近似解决方案。

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