Solving Constrained Global Optimization Problems by Using Hybrid Evolutionary Computing and Artificial Life Approaches
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-36، 36ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-08-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
36
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This work presents a hybrid real-coded genetic algorithm with a particle swarm optimization (RGA-PSO) algorithm and a hybrid artificial immune algorithm with a PSO (AIA-PSO) algorithm for solving 13 constrained global optimization (CGO) problems, including six nonlinear programming and seven generalized polynomial programming optimization problems.
External RGA and AIA approaches are used to optimize the constriction coefficient, cognitive parameter, social parameter, penalty parameter, and mutation probability of an internal PSO algorithm.
CGO problems are then solved using the internal PSO algorithm.
The performances of the proposed RGA-PSO and AIA-PSO algorithms are evaluated using 13 CGO problems.
Moreover, numerical results obtained using the proposed RGA-PSO and AIA-PSO algorithms are compared with those obtained using published individual GA and AIA approaches.
Experimental results indicate that the proposed RGA-PSO and AIA-PSO algorithms converge to a global optimum solution to a CGO problem.
Furthermore, the optimum parameter settings of the internal PSO algorithm can be obtained using the external RGA and AIA approaches.
Also, the proposed RGA-PSO and AIA-PSO algorithms outperform some published individual GA and AIA approaches.
Therefore, the proposed RGA-PSO and AIA-PSO algorithms are highly promising stochastic global optimization methods for solving CGO problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Jui-Yu. 2012. Solving Constrained Global Optimization Problems by Using Hybrid Evolutionary Computing and Artificial Life Approaches. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-36.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1002004
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Jui-Yu. Solving Constrained Global Optimization Problems by Using Hybrid Evolutionary Computing and Artificial Life Approaches. Mathematical Problems in Engineering No. 2012 (2012), pp.1-36.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1002004
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Jui-Yu. Solving Constrained Global Optimization Problems by Using Hybrid Evolutionary Computing and Artificial Life Approaches. Mathematical Problems in Engineering. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-36.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1002004
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1002004
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر