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An Improved Differential Evolution Algorithm for Solving High Dimensional Optimization Problem

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.10 (2015.10)바로가기
  • 페이지
    pp.177-186
  • 저자
    Chunfeng Song, Yuanbin Hou
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A257228

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In order to improve the weak situation of the global search ability, the stability and time consuming of optimization of differential evolution(DE) algorithm in solving high dimensional optimization problem, an improved differential evolution algorithm with multi- population and multi-strategy(MPMSIDE) is proposed to solve high dimensional optimization problem. Firstly, the different DE mutation strategies are studied. Then the MPMSIDE algorithm divides the population into several sub-populations, which evolve independently and communicate with each other at regular intervals by using different DE strategies, in order to save the computation time. And the improved mutation strategy and local optimization strategy are introduced to raise and balance the global searching ability and local searching ability, and improve the optimization efficiency. The selfadaptive update strategy is used to adjust the scaling factor and crossover factor for making the parameter sensitivity of DE algorithm and improving the stability and robustness. Finally, the proposed MPMSIDE algorithm is applied to standard test function optimization for verifying the effectiveness. The experimental results show that the proposed MPMSIDE algorithm has a relatively better optimization performance for solving complex optimization problem, and takes on remarkable optimizing ability, higher searching accuracy and faster convergence speed.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Differential Evolution
  2.1. Initialization
  2.2. Mutation
  2.3. Crossover
  2.4 Selection
 3. An Improved DE Algorithm with Multi-population and Multi-Strategy (MPMSIDE)
  3.1. The Idea of MPMSIDE Algorithm
  3.2. The Flow of MPMSIDE Algorithm
 4. The Results of Testing and Analyzing MPMSIDE Algorithm
 5. Conclusion
 ACKNOWLEDGEMENTS
 References

저자

  • Chunfeng Song [ The Institute of Electric and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054 China ]
  • Yuanbin Hou [ The Institute of Electric and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054 China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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