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An Improved Adaptive Differential Evolution based on Hybrid Method for Function Optimization

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.3 (2016.03)바로가기
  • 페이지
    pp.95-104
  • 저자
    Li Huang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270777

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In order to improve the optimum speed, crease the diversity of the population and overcome the premature convergence problem in differential evolution(DE) algorithm for solving the complex optimization problems, the chaotic optimization algorithm with powerful local searching capacity and multi- strategy are introduced into the DE algorithm in order to propose an improved adaptive differential evolution(COMSIADE) algorithm in solving function optimization problems. In the COMSIADE algorithm, the ergodicity, regularity and internal randomness of the chaotic sequence are used to overcome the shortcoming of premature local optimum to improve the global searching capacity of the DE algorithm. The multi-population with parallel evolution is used to preserve the diversity of the population at the initial generation. The self-adaptive crossover operator probability is used to improve the global convergence ability, the stability and robustness. Finally, in order to test and verify the effectiveness of the COMSIADE algorithm, several benchmark functions are selected in this paper. The experimental results indicate that the proposed COMSIADE algorithm can improve the global searching capacity and avoid falling into local optimum. And it takes on the higher searching precision and faster convergence speed in solving the complex optimization problem.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Chaotic Optimization Algorithm (COA)
 3. Differential Evolution Algorithm
 4. Multi-strategy
  4.1. Multi-population Strategy
  4.2. Adaptive Crossover Probability (CR ) Strategy
 5. An Improved Adaptive Differential Evolution (COMSIADE) Algorithm
 6. Numerical Experiment and Analysis
  6.1. Testing Function
  6.2. Parameter Setting and Run Environment
  6.3. Experimental Results and Analysis
 7. Conclusion
 References

키워드

differential evolution chaotic optimization multi-strategy self-adaptive complex optimization problem

저자

  • Li Huang [ School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044 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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