A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Open Access
Hybridizing Dragonfly Algorithm with Differential Evolution for Global Optimization
Abra o Access
Hibridizando Algoritmo Dragonfly com Evolução Diferencial para Otimização Global

MeiJun DUAN, HongYu YANG, Bo YANG, XiPing WU, HaiJun LIANG

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Resumo:

Devido à sua simplicidade e eficiência, a evolução diferencial (DE) tem despertado o interesse de pesquisadores de diversas áreas para a resolução de problemas de otimização global. No entanto, é propenso a convergência prematura em mínimos locais. Para superar esta desvantagem, é proposto um novo algoritmo libélula híbrido com evolução diferencial (Hybrid DA-DE) para resolver problemas de otimização global. Primeiramente, um novo operador de mutação é introduzido com base no algoritmo dragonfly (DA). Em segundo lugar, o fator de escala (F) é ajustado de forma autoadaptável e dependente do indivíduo, sem parâmetros extras. O algoritmo proposto combina a capacidade de exploração do DE e a capacidade de exploração do DA para alcançar soluções globais ideais. A eficácia deste algoritmo é avaliada usando 30 funções clássicas de benchmark com dezesseis algoritmos meta-heurísticos de última geração. Uma série de resultados experimentais mostram que o Hybrid DA-DE supera significativamente outros algoritmos. Enquanto isso, o Hybrid DA-DE tem a melhor adaptabilidade a problemas de alta dimensão.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.10 pp.1891-1901
Data de publicação
2019/10/01
Publicitada
2019/07/17
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7401
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Fundamentos de Sistemas de Informação

autores

MeiJun DUAN
  National Key Lab. of Fundamental Science on Synthetic Vision
HongYu YANG
  National Key Lab. of Fundamental Science on Synthetic Vision
Bo YANG
  Sichuan University
XiPing WU
  National Key Lab. of Fundamental Science on Synthetic Vision
HaiJun LIANG
  Civil Aviation Flight University of China

Palavra-chave