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Comment faire un ArrayList en Java ?
Dans le langage Java, la classe ArrayList est utilisée pour stocker et accéder à des données. Il faut dans un premier temps initialiser la liste puis y ajouter les éléments un par un avec la méthode add(). ArrayList couleurs = new ArrayList(); couleurs. add(Rouge); couleurs.
C'est quoi ArrayList en Java ?
La classe ArrayList de Java fournit la fonctionnalité de tableau redimensionnable. Elle implémente l'interface List qui elle même étend l'interface Collection. Il est donc beaucoup plus flexible que le tableau traditionnel.
Comment trier une ArrayList Java ?
Trier une arrayList est possible en Java gr? aux Collections. Utilisons ici une arrayList de doubles : List<Double> liste = new ArrayList(); liste. add(0.5); liste.
La méthode pour afficher une variable en Java est la méthode System. out. println(). Si on utilise cette méthode pour afficher un tableau, le résultat ne sera pas celui voulu car l'écran affichera son emplacement en mémoire au lieu des éléments qui le composent.

The ECJ Owner"s Manual

A User Manual for the ECJ Evolutionary Computation Library

Sean Luke

Department of Computer Science

George Mason University

Manual Version 27

August 30, 2019

Where to Obtain ECJ

http://cs.gmu.edu/eclab/projects/ecj/

Copyright2010-2019 by Sean Luke.

Thanks toCarlotta Domeniconi.

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States License,

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in part through funding from grants 0916870 and 1317813 from the

National Science Foundation.

1 Introduction7

1.1 About ECJ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.2 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3 Unpacking ECJ and Using the Tutorials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3.1 TheecDirectory, the CLASSPATH, and jar files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

1.3.1.1 Theec/displayDirectory: ECJ"s GUI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

1.3.1.2 Theec/appDirectory: Demo Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

1.3.2 ThedocsDirectory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

1.3.2.1 Tutorials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2ec.Evolveand Utility Classes 17

2.1 The Parameter Database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.1 Inheritance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.2 Kinds of Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.3 Namespace Hierarchies and Parameter Bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.4 Parameter Files in Jar Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.5 Accessing Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.6 Parameter Macros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.6.1 The Alias Macro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.7 Debugging Your Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.8 Building a Parameter Database from Scratch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2 Output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2.1 Creating and Writing to Logs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2.2 Quieting the Program . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2.3 Theec.util.CodeClass . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .35

2.2.3.1 Decoding the Hard Way . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2.3.2 Decoding the Easy Way . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.3 Checkpointing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.3.1 Implementing Checkpointable Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4 Threads and Random Number Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4.1 Random Numbers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4.2 Selecting Randomly from Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4.3 Thread-Local Storage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4.4 Multithreading Support . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.5 Jobs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.6 Theec.EvolveTop-level . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .48

2.7 Integrating ECJ with other Applications or Libraries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.7.1 Control by ECJ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.7.2 Control by another Application or Library . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

54
1

3ec.EvolutionStateand the ECJ Evolutionary Process 57

3.1 Common Patterns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.1.1 Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.1.2 Singletons and Cliques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.1.3 Prototypes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.1.4 The Flyweight Pattern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.1.5 Groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2 Populations, Subpopulations, Species, Individuals, and Fitnesses . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.1 Making Large Numbers of Subpopulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.2 How Species Make Individuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.3 Reading and Writing Populations and Subpopulations . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.4 About Individuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.4.1 Implementing an Individual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.5 About Fitnesses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3 Initializers and Finishers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.1 Population Files and Subpopulation Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4 Evaluators and Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.1 Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.2 Implementing a Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5 Breeders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.1 Breeding Pipelines and BreedingSources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.1.1 Auxiliary Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.2 SelectionMethods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.2.1 Implementing a Simple SelectionMethod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.2.2 Standard Classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.3 BreedingPipelines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.3.1 Implementing a Simple BreedingPipeline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.3.2 Standard Utility Pipelines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.4 Setting up a Pipeline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.4.1 A Genetic Algorithm Pipeline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.5.4.2 A Genetic Programming Pipeline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.6 Exchangers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.7 Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.7.1 Creating a Statistics Chain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.7.2 Tabular Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.7.3 Quieting the Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

101

3.7.4 Implementing a Statistics Object . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

101

3.8 Debugging an Evolutionary Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

103

4 Basic Evolutionary Processes 109

4.1 Generational Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

109

4.1.1 The Genetic Algorithm (Theec.simplePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .111

4.1.2 Evolution Strategies (Theec.esPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113

4.2 Steady-State Evolution (Theec.steadystatePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .117

4.2.1 Steady State Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

120

4.2.2 Producing More than One Individual at a Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

120

4.3 Single-State Methods (Theec.singlestatePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .122

4.3.1 Simple Hill-Climbing and (1+1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

122

4.3.2 Steepest Ascent Hill-Climbing and (1+l) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123

4.3.3 Steepest Ascent Hill-Climbing With Replacement and (1,l) . . . . . . . . . . . . . . .124

4.3.4 Simulated Annealing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

125
2

5 Representations127

5.1 Vector and List Representations (Theec.vectorPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .127

5.1.1 Vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

128

5.1.1.1 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

129

5.1.1.2 Crossover . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

130

5.1.1.3 Multi-Vector Crossover . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

133

5.1.1.4 Mutation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

133

5.1.1.5 Heterogeneous Vector Individuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

139

5.1.2 Lists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

141

5.1.2.1 Utility Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

141

5.1.2.2 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

142

5.1.2.3 Crossover . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

142

5.1.2.4 Mutation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

143

5.1.3 Arbitrary Genes:ec.vector.Gene. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .144

5.2 Genetic Programming (Theec.gpPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .146

5.2.1 GPNodes, GPTrees, and GPIndividuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

148

5.2.1.1 GPNodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

149

5.2.1.2 GPTrees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

149

5.2.1.3 GPIndividual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

150

5.2.1.4 GPNodeConstraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

150

5.2.1.5 GPTreeConstraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

150

5.2.1.6 GPFunctionSet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

150

5.2.2 Basic Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

151

5.2.2.1 Defining GPNodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

152

5.2.3 Defining the Representation, Problem, and Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

153

5.2.3.1 GPData . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

154

5.2.3.2 KozaFitness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

155

5.2.3.3 GPProblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

156

5.2.3.4 GPNode Subclasses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

157

5.2.3.5 Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

159

5.2.4 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

160

5.2.5 Breeding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

164

5.2.6 A Complete Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

171

5.2.7 GPNodes in Depth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

174

5.2.8 GPTrees and GPIndividuals in Depth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

178

5.2.8.1 Pretty-Printing Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

179

5.2.8.2 GPIndividuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

182

5.2.9 Ephemeral Random Constants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

182

5.2.10 Automatically Defined Functions and Macros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

185

5.2.10.1 About ADF Stacks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

188

5.2.11 Strongly Typed Genetic Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

191

5.2.11.1 Inside GPTypes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

196

5.2.12 Parsimony Pressure (Theec.parsimonyPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .197

5.3 Grammatical Evolution (Theec.gp.gePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .199

5.3.1 GEIndividuals, GESpecies, and Grammars . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

200

5.3.1.1 Strong Typing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

201

5.3.1.2 ADFs and ERCs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

202

5.3.2 Translation and Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

202

5.3.3 Printing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

204

5.3.4 Initialization and Breeding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

205

5.3.5 Dealing with GP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

206

5.3.6 A Complete Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

206
3

5.3.6.1 Grammar Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .208

5.3.7 How Parsing is Done . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

208

5.4 Push (Theec.gp.pushPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .209

5.4.1 Push and GP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

211

5.4.2 Defining the Push Instruction Set . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

212

5.4.3 Creating a Push Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

213

5.4.4 Building a Custom Instruction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

214

5.5 NEAT (Theec.neatPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .215

5.5.1 Building a NEAT Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

216

5.5.1.1 Breeding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

216

5.5.1.2 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

219

5.6 Rulesets and Collections (Theec.rulePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .222

5.6.1 RuleIndividuals and RuleSpecies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

222

5.6.2 RuleSets and RuleSetConstraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

223

5.6.3 Rules and RuleConstraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

226

5.6.4 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

228

5.6.5 Mutation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

228

5.6.6 Crossover . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

229

6 Parallel Processes231

6.1 Distributed Evaluation (Theec.evalPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .231

6.1.1 The Master . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

232

6.1.2 Slaves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

233

6.1.3 Opportunistic Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

235

6.1.4 Asynchronous Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

237

6.1.5 The MasterProblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

238

6.1.6 Noisy Distributed Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

240

6.2 Island Models (Theec.exchangePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .241

6.2.1 Islands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

241

6.2.2 The Server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

243

6.2.2.1 Synchronicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

244

6.2.3 Internal Island Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

245

6.2.4 The Exchanger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

246

7 Additional Evolutionary Algorithms 249

7.1 Coevolution (Theec.coevolvePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .249

7.1.1 Coevolutionary Fitness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

249

7.1.2 Grouped Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

250

7.1.3 One-Population Competitive Coevolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

252

7.1.4 Multi-Population Coevolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

254

7.1.4.1 Parallel and Sequential Coevolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

256

7.1.4.2 Maintaining Context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

257

7.1.5 Performing Distributed Evaluation with Coevolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

258

7.2 Spatially Embedded Evolutionary Algorithms (Theec.spatialPackage) . . . . . . . . . . . . .259

7.2.1 Implementing a Space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

260

7.2.2 Spatial Breeding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

261

7.2.3 Coevolutionary Spatial Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

262

7.3 Particle Swarm Optimization (Theec.psoPackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .263

7.4 Differential Evolution (Theec.dePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .267

7.4.1 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

267

7.4.2 Breeding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

267

7.4.2.1 The DE/rand/1/bin Operator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

269
4

7.4.2.2 The DE/best/1/bin Operator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .269

7.4.2.3 The DE/rand/1/either-or Operator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

270

7.5 Multiobjective Optimization (Theec.multiobjectivePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .271

7.5.0.1 The MultiObjectiveFitness class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

271

7.5.0.2 The MultiObjectiveStatistics class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

273

7.5.0.3 Measuring Hypervolume . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

274

7.5.1 Selecting with Multiple Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

275

7.5.1.1 Pareto Ranking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

275

7.5.1.2 Archives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

276

7.5.2 NSGA-II/III (ec.multiobjective.nsga2andec.multiobjective.nsga3Packages) . . . . . . .276

7.5.3 SPEA2 (Theec.multiobjective.spea2Package) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .277

7.6 Estimation of Distribution Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

278

7.6.1 PBIL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

278

7.6.2 CMA-ES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

280

7.6.2.1 Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

281

7.6.3 iAMaLGaM IDEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .283

7.6.4 DOvS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

285

7.7 Ant Colony Optimization and GRASP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

287

7.7.1 Ant Colony Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

288

7.7.1.1 Ant System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

288

7.7.1.2 Ant Colony System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

290

7.7.2 GRASP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

292

7.8 Meta-Evolutionary Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

293

7.8.1 The Two Parameter Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

293

7.8.2 Defining the Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

296

7.8.3 Statistics and Messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

298

7.8.4 Populations Versus Generations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

298

7.8.5 Using Meta-Evolution with Distributed Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

299

7.8.6 Customization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

300

7.9 Resets (Theec.evolvePackage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .302

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