A Hybrid Pathfinder Optimizer for Unconstrained and Constrained Optimization Problems
المؤلفون المشاركون
Qi, Xiangbo
Yuan, Zhonghu
Song, Yan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-25، 25ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
25
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hybridization of metaheuristic algorithms with local search has been investigated in many studies.
This paper proposes a hybrid pathfinder algorithm (HPFA), which incorporates the mutation operator in differential evolution (DE) into the pathfinder algorithm (PFA).
The proposed algorithm combines the searching ability of both PFA and DE.
With a test on a set of twenty-four unconstrained benchmark functions including both unimodal continuous functions, multimodal continuous functions, and composition functions, HPFA is proved to have significant improvement over the pathfinder algorithm and the other comparison algorithms.
Then HPFA is used for data clustering, constrained problems, and engineering design problems.
The experimental results show that the proposed HPFA got better results than the other comparison algorithms and is a competitive approach for solving partitioning clustering, constrained problems, and engineering design problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qi, Xiangbo& Yuan, Zhonghu& Song, Yan. 2020. A Hybrid Pathfinder Optimizer for Unconstrained and Constrained Optimization Problems. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-25.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138775
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qi, Xiangbo…[et al.]. A Hybrid Pathfinder Optimizer for Unconstrained and Constrained Optimization Problems. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-25.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138775
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qi, Xiangbo& Yuan, Zhonghu& Song, Yan. A Hybrid Pathfinder Optimizer for Unconstrained and Constrained Optimization Problems. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-25.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138775
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138775
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