A Crossover Adaptation Mechanism for Differential Evolution Algorithm

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092565" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092565 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/14:86092565

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Crossover Adaptation Mechanism for Differential Evolution Algorithm

Popis výsledku v původním jazyce

A new adaptive Differential Evolution algorithm called EWMA-DECr is proposed. In original Differential Evolution algorithm three different control parameter values must be pre-specified by the user a priori: population size, crossover and mutation scalefactor. Choosing good parameters can be very difficult for the user, especially for the practitioners. In the proposed algorithm the crossover factor is adapted using a novel exponential moving average based mechanism, while the other control parametersare kept fixed as in standard Differential Evolution. The algorithm was initially evaluated by using the set of 25 benchmark functions provided by CEC2005 special session on real-parameter optimization and compared with the results of standard DE/rand/1/bin version. EWMA-DECr outperformed the original Differential Evolution in half of tested cases, which is demonstrating the potential of the proposed adaptation approach.

Název v anglickém jazyce

A Crossover Adaptation Mechanism for Differential Evolution Algorithm

Popis výsledku anglicky

A new adaptive Differential Evolution algorithm called EWMA-DECr is proposed. In original Differential Evolution algorithm three different control parameter values must be pre-specified by the user a priori: population size, crossover and mutation scalefactor. Choosing good parameters can be very difficult for the user, especially for the practitioners. In the proposed algorithm the crossover factor is adapted using a novel exponential moving average based mechanism, while the other control parametersare kept fixed as in standard Differential Evolution. The algorithm was initially evaluated by using the set of 25 benchmark functions provided by CEC2005 special session on real-parameter optimization and compared with the results of standard DE/rand/1/bin version. EWMA-DECr outperformed the original Differential Evolution in half of tested cases, which is demonstrating the potential of the proposed adaptation approach.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/EE.2.3.20.0072" target="_blank" >EE.2.3.20.0072: Rozvoj lidských zdrojů ve výzkumu a vývoji moderních soft computingových metod a jejich praktického využití</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

MENDEL 2014 : 20th International Conference on Soft Computing : June 25-27, 2014, Brno, Czech Republic

ISBN

978-80-214-4984-8

ISSN

1803-3814

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

19-24

Název nakladatele

Brno University of Technology

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

25. 6. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—