Maxim Buzdalov

Maxim Buzdalov

email: buzdalov [at] rain [dot] ifmo [dot] ru

ITMO University
PhD
Teacher Assistant at Department of Computer Technologies

Research field: Runtime Analysis of EAs, Search-Based Software Engineering, Computational Bioinformatics
Teaching: Computational Geometry (2012/2013, group 3528), Compiler Theory (2012/2013, group 3528)
Google Scholar page, DBLP

Publications

Conference Proceedings (English)

2015

1. PDF file Buzdalov M., Kever M., Doerr B. Upper and Lower Bounds on Unrestricted Black-Box Complexity of Jumpn,l. EvoCOP
2. PDF file Antipov D., Buzdalov M., Doerr B. Runtime Analysis of (1+1) Evolutionary Algorithm Controlled with Q-learning using Greedy Exploration Strategy on OneMax+ZeroMax Problem. EvoCOP
3. PDF file Buzdalov M., Shalyto A. Hard Test Generation for Augmenting Path Maximum Flow Algorithms using Genetic Algorithms: Revisited. CEC
4. PDF file Buzdalov M., Buzdalova A. Can OneMax Help Optimizing LeadingOnes using the EA+RL Method? CEC
5. PDF file Buzdalov M., Buzdalova A. Analysis of Q-Learning with Random Exploration for the Selection of Auxiliary Objectives in Random Local Search. CEC
6. PDF file Yakupov I., Buzdalov M. Incremental Non-Dominated Sorting with O(N) Insertion for the Two-Dimensional Case. CEC
7. PDF file Buzdalov M., Yakupov I., Stankevich A. Fast Implementation of the Steady-State NSGA-II Algorithm for Two Dimensions Based on Incremental Non-Dominated Sorting. GECCO
8. PDF file Buzdalov M., Parfenov V. Various Degrees of Steadiness in NSGA-II and Their Influence on the Quality of Results. GECCO (Late Breaking Abstracts)
9. PDF file Mironovich V., Buzdalov M. Hard Test Generation for Maximum Flow Algorithms with the Fast Crossover-Based Evolutionary Algorithm. GECCO (Student Workshop)
10. Buzdalov M., Arkhipov V. An Asynchronous Implementation of the Limited Memory CMA-ES: First Results. MENDEL
11. PDF file Arkhipov V., Buzdalov M., Shalyto A. An Asynchronous Implementation of the Limited Memory CMA-ES. ICMLA (also on arXiv)

2014

1. PDF file Buzdalova A., Kononov V., Buzdalov M. Selecting Evolutionary Operators using Reinforcement Learning: Initial Explorations. GECCO (Student Workshop)
2. PDF file Buzdalov M., Petrova I., Buzdalova A. NSGA-II Implementation Details May Influence Quality of Solutions for the Job-Shop Scheduling Problem. GECCO (Late Breaking Abstracts)
3. PDF file Buzdalov M., Buzdalova A. OneMax Helps Optimizing XdivK: Theoretical Runtime Analysis for RLS and EA+RL. GECCO (Theory Poster)
4. PDF file Mironovich V., Buzdalov M. Generation of Tests against a Greedy Algorithm for the Knapsack Problem using an Evolutionary Algorithm. MENDEL
5. PDF file Petrova I., Buzdalova A., Buzdalov M. Selection of Extra Objectives using Reinforcement Learning in Non-Stationary Environment: Initial Explorations. MENDEL
6. PDF file Kravtsov N., Buzdalov M., Buzdalova A., Shalyto A. Worst-Case Execution Time Test Generation using Genetic Algorithms with Automated Construction and Online Selection of Objectives. MENDEL
7. PDF file Buzdalov M., Shalyto A. Worst-Case Execution Time Test Generation for Solutions of the Knapsack Problem using a Genetic Algorithm. BIC-TA (CCIS 0472)
8. PDF file Buzdalov M., Shalyto A. A Provably Asymptotically Fast Version of the Generalized Jensen Algorithm for Non-Dominated Sorting. PPSN
9. PDF file Buzdalov M., Knyazev S., Porozov Yu. Protein Conformation Motion Modeling using sep-CMA-ES. ICMLA
10. PDF file Buzdalov M. A Switch-and-Restart Algorithm with Exponential Restart Strategy for Objective Selection and its Runtime Analysis. ICMLA
11. PDF file Buzdalova A., Buzdalov M. A New Algorithm for Adaptive Online Selection of Auxiliary Objectives. ICMLA
12. PDF file Petrova I., Buzdalova A., Buzdalov M. Improved Selection of Auxiliary Objectives using Reinforcement Learning in Non-Stationary Environment. ICMLA
13. PDF file Lukin M., Buzdalov M., Shalyto A. Formal Verification of 800 Genetically Constructed Automata Programs: A Case Study. HVC

2013

1. PDF file Buzdalov M., Buzdalova A., Shalyto A. A First Step towards the Runtime Analysis of Evolutionary Algorithm Adjusted with Reinforcement Learning. ICMLA
2. PDF file Petrova I., Buzdalova A., Buzdalov M. Improved Helper-Objective Optimization Strategy for Job-Shop Scheduling Problem. ICMLA
3. PDF file Arkhipov V., Buzdalov M., Shalyto A. Worst-Case Execution Time Test Generation for Augmenting Path Maximum Flow Algorithms using Genetic Algorithms. ICMLA
4. PDF file M. Buzdalov, F. Tsarev. An Evolutionary Approach to Hard Test Case Generation for Shortest Common Superstring Problem. BRICS Countries Congress on Computation Intelligence
5. PDF file A. Buzdalova, M. Buzdalov, V. Parfenov. Generation of Tests for Programming Challenge Tasks using Helper-Objectives. SSBSE (LNCS 8084).
6. PDF file M. Buzdalov, A. Buzdalova, I. Petrova. Generation of Tests for Programming Challenge Tasks Using Multi-Objective Optimization. GECCO (Student Workshop)
7. PDF file M. Buzdalov, A. Buzdalova. Adaptive Selection of Helper-Objectives for Test Case Generation. CEC

2012

1. PDF file A. Buzdalova, M. Buzdalov. Increasing Efficiency of Evolutionary Algorithms by Choosing between Auxiliary Fitness Functions with Reinforcement Learning. ICMLA
2. PDF file M. Buzdalov. Generation of Tests for Programming Challenge Tasks on Graph Theory using Evolution Strategy. ICMLA
3. PDF file A. Buzdalova, M. Buzdalov. Adaptive Selection of Helper-Objectives with Reinforcement Learning. ICMLA
4. PDF file M. Buzdalov, A. Sokolov. Evolving EFSMs Solving a Path-Planning Problem by Genetic Programming. GECCO (Student Workshop)
5. PDF file A. Afanasyeva, M. Buzdalov. Optimization with Auxiliary Criteria using Evolutionary Algorithms and Reinforcement Learning. MENDEL

2011

1. PDF file A. Afanasyeva, M. Buzdalov. Choosing Best Fitness Function with Reinforcement Learning. ICMLA
2. PDF file M. Buzdalov. Generation of tests for programming challenge tasks using evolution algorithms. GECCO (Student Workshop)

Journal Papers (Russian)

  1. А. С. Буздалова, М. В. Буздалов. Метод повышения эффективности эволюционных алгоритмов с помощью обучения с подкреплением. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2012, No 5 (81).
  2. А.С. Афанасьева, М. В. Буздалов. Выбор функции приспособленности особей генетического алгоритма с помощью обучения с подкреплением. Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2012, No 1 (77).
  3. М. В. Буздалов. Генерация тестов для олимпиадных задач по теории графов с использованием эволюционных стратегий. Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2011, No 6 (76).
  4. М. В. Буздалов. Генерация тестов для олимпиадных задач по программированию с использованием генетических алгоритмов. Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2011, No 2.

Conference Proceedings (Russian)

  1. А. С. Буздалова, М. В. Буздалов. Сравнительный анализ метода выбора вспомогательных критериев и метода спуска со случайными мутациями. СПИСОК 2014 (принятно в печать).
  2. И. А. Петрова, А. С. Буздалова, М. В. Буздалов. Повышение эффективности эволюционных алгоритмов при помощи обучения с подкреплением в нестационарной среде. СПИСОК 2014 (принято в печать).
  3. И. Б. Сметанников, М. В. Буздалов. Разработка эффективного метода определения самопересечений белковой цепи. СПИСОК 2014 (принято в печать).
  4. М. В. Буздалов, А. С. Буздалова. Асимптотически оптимальные алгоритмы для выбора вспомогательных критериев оптимизации. СПИСОК 2014 (принято в печать).
  5. В. О. Якорев, М. В. Буздалов. Генерация тестов для олимпиадных задач по программированию с помощью многокритериальных эволюционных алгоритмов. СПИСОК 2013.
  6. А. А. Соколов, М. В. Буздалов. Разработка алгоритмов для упорядочивания структур белков. СПИСОК 2013.
  7. А. С. Буздалова, М. В. Буздалов. Использование вспомогательных функций приспособленности для тестирования решений олимпиадных задач по программированию. СПИСОК 2013.
  8. М. В. Буздалов, А. С. Буздалова. Оценка времени работы эволюционного алгоритма RMHC под управлением алгоритма Q-Learning на задаче OneMax с мешающим критерием оптимизации. СПИСОК 2013.
  9. А. С. Буздалова, М. В. Буздалов. Применение обучения с подкреплением к генерации тестов для олимпиадных задач по программированию. ВКМУ 2013.
  10. В. Е. Аксенов, М. В. Буздалов. Автоматизация генерации случайных тестов для олимпиадных задач по программированию. Телематика 2012.
  11. М. В. Буздалов. Применение эволюционных алгоритмов для покрытия кода тестами. СПИСОК 2012.
  12. М. В. Буздалов. Генерация тестов для олимпиадных задач по программированию с использованием эволюционных стратегий. СПИСОК 2011.
  13. М. В. Буздалов. Генерация конечных автоматов с помощью генетических алгоритмов для решения задач навигации. СПИСОК 2011.
  14. М. В. Буздалов. Генерация конечных автоматов с помощью генетических алгоритмов для решения задач навигации. Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте, 2011.
  15. М. В. Буздалов. Применение генетических алгоритмов, выявляющих неэффективные решения олимпиадных задач по программированию, на примере задачи о рюкзаке. НСМВ 2009.

Master's Thesis (Russian)

PhD Thesis (Russian)