High-dimensional function optimization with a self adaptive differential evolution

Conference proceedings article

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Worasucheep C.

ผู้เผยแพร่: Hindawi

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2009

Volume number: 1

หน้าแรก: 668

หน้าสุดท้าย: 673

จำนวนหน้า: 6

ISBN: 9781424447541

นอก: 0146-9428

eISSN: 1745-4557

URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-77949646051&doi=10.1109%2fICICISYS.2009.5357711&partnerID=40&md5=42b42ad53a9c26ce2d084323fba64859

ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)

ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์

บทคัดย่อ

A good optimization algorithm must be capable of handling high-dimensional problems, meaning that there are many decision variables to be optimized at the same time. The problems of this category are challenging. This paper tests the scalability of wDE, which is a differential evolution algorithm with self-adaptive parameters. The statistical results and convergence graphs from the experimentation using benchmark problems of 100-, 500-, and 2000-dimensions are analyzed and compared to three standard variants of differential evolution algorithm. ฉ2009 IEEE.

คำสำคัญ

High dimensional, Scalability, Self-adaptation