Benchmarking the Differential Evolution with Adaptive Encoding on Noiseless Functions

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F12%3A00199150" target="_blank" >RIV/68407700:21230/12:00199150 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://delivery.acm.org/10.1145/2340000/2330813/p189-posik.pdf?ip=147.32.80.13&acc=ACTIVE%20SERVICE&CFID=238608849&CFTOKEN=89151821&__acm__=1356598649_d6a2429339c7c052e469f50b33108849" target="_blank" >http://delivery.acm.org/10.1145/2340000/2330813/p189-posik.pdf?ip=147.32.80.13&acc=ACTIVE%20SERVICE&CFID=238608849&CFTOKEN=89151821&__acm__=1356598649_d6a2429339c7c052e469f50b33108849</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1145/2330784.2330813" target="_blank" >10.1145/2330784.2330813</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Benchmarking the Differential Evolution with Adaptive Encoding on Noiseless Functions

Popis výsledku v původním jazyce

The differential evolution (DE) algorithm is equipped with the recently proposed adaptive encoding (AE) which makes the algorithm rotationally invariant. The resulting algorithm, DEAE, should exhibit better performance on non separable functions. The aimof this article is to assess what benefits the AE has, and what effect it has for other function groups. DEAE is compared against pure DE, an adaptive version of DE (JADE), and an evolutionary strategy with covariance matrix adaptation (CMA ES). The results suggest that AE indeed improves the performance of DE, particularly on the group of unimodal non separable functions, but the adaptation of parameters used in JADE is more profitable on average. The use of AE inside JADE is envisioned.

Název v anglickém jazyce

Benchmarking the Differential Evolution with Adaptive Encoding on Noiseless Functions

Popis výsledku anglicky

The differential evolution (DE) algorithm is equipped with the recently proposed adaptive encoding (AE) which makes the algorithm rotationally invariant. The resulting algorithm, DEAE, should exhibit better performance on non separable functions. The aimof this article is to assess what benefits the AE has, and what effect it has for other function groups. DEAE is compared against pure DE, an adaptive version of DE (JADE), and an evolutionary strategy with covariance matrix adaptation (CMA ES). The results suggest that AE indeed improves the performance of DE, particularly on the group of unimodal non separable functions, but the adaptation of parameters used in JADE is more profitable on average. The use of AE inside JADE is envisioned.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference companion

ISBN

978-1-4503-1177-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

189-196

Název nakladatele

ACM

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Philadelphia

Datum konání akce

7. 7. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—