Evaluating the Performance of L-SHADE with Competing Strategies on CEC2014 Single Parameter-operator Test Suite
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F16%3AA1701GK9" target="_blank" >RIV/61988987:17610/16:A1701GK9 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Evaluating the Performance of L-SHADE with Competing Strategies on CEC2014 Single Parameter-operator Test Suite
Popis výsledku v původním jazyce
A new variant of differential evolution algorithm is proposed. The new variant is a modification of the success-history based parameter adaptation of differential evolution using linear population size reduction (L-SHADE). In the newly proposed variant, adaptive mechanism of competing strategies is added. Four different strategies combining two kinds of mutation and two types of crossover compete in generating the new trial points and selection of the strategy to be used in the current step is based on the success in previous search steps. The proposed algorithm is applied to the benchmark set defined for Single parameter-operator set based case of Special Session and Competitions on Real-Parameter Single Objective Optimization on CEC2016. According to preliminary experiments, the proposed algorithm with competing strategies outperformed the original L-SHADE in most of the test problems.
Název v anglickém jazyce
Evaluating the Performance of L-SHADE with Competing Strategies on CEC2014 Single Parameter-operator Test Suite
Popis výsledku anglicky
A new variant of differential evolution algorithm is proposed. The new variant is a modification of the success-history based parameter adaptation of differential evolution using linear population size reduction (L-SHADE). In the newly proposed variant, adaptive mechanism of competing strategies is added. Four different strategies combining two kinds of mutation and two types of crossover compete in generating the new trial points and selection of the strategy to be used in the current step is based on the success in previous search steps. The proposed algorithm is applied to the benchmark set defined for Single parameter-operator set based case of Special Session and Competitions on Real-Parameter Single Objective Optimization on CEC2016. According to preliminary experiments, the proposed algorithm with competing strategies outperformed the original L-SHADE in most of the test problems.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LQ1602" target="_blank" >LQ1602: IT4Innovations excellence in science</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
CEC IEEE 2016
ISBN
9781509006229
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
1181-1187
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
—
Místo konání akce
Vancouver
Datum konání akce
24. 7. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—