多因子進化：進化的マルチタスクへ

進化アルゴリズムの設計は通常、一度に単一の最適化問題を効率的に解決することに焦点を当ててきました。集団ベースの探索の暗黙の並列性にもかかわらず、マルチタスク、すなわち、進化する個体の単一の集団を使用して複数の最適化問題を同時に解決する試みはこれまで行われていませんでした。したがって、本論文では最適化と進化計算の分野における新しいパラダイムとして進化的マルチタスクを紹介します。まず進化的マルチタスクの概念を形式化し、次にそのような問題を扱うためのアルゴリズムを提案します。この方法論は、多因子遺伝形質の伝達を遺伝的要因と文化的要因の相互作用を通じて子孫に説明するバイオカルチャルモデルに触発されています。さらに、さまざまな問題を同時に解決できるクロスドメイン最適化プラットフォームを開発します。数値実験は、マルチタスク環境における暗黙の遺伝的移転のいくつかの潜在的な利点を明らかにします。特に、洗練された遺伝物質の生成と移転が、さまざまな複雑な最適化関数の収束を加速することがしばしばあることを発見しました。