A Search History-Driven Offspring Generation Method for the Real-Coded Genetic Algorithm
المؤلفون المشاركون
Nakane, Takumi
Zhang, Chao
Lu, Xuequan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In evolutionary algorithms, genetic operators iteratively generate new offspring which constitute a potentially valuable set of search history.
To boost the performance of offspring generation in the real-coded genetic algorithm (RCGA), in this paper, we propose to exploit the search history cached so far in an online style during the iteration.
Specifically, survivor individuals over the past few generations are collected and stored in the archive to form the search history.
We introduce a simple yet effective crossover model driven by the search history (abbreviated as SHX).
In particular, the search history is clustered, and each cluster is assigned a score for SHX.
In essence, the proposed SHX is a data-driven method which exploits the search history to perform offspring selection after the offspring generation.
Since no additional fitness evaluations are needed, SHX is favorable for the tasks with limited budget or expensive fitness evaluations.
We experimentally verify the effectiveness of SHX over 15 benchmark functions.
Quantitative results show that our SHX can significantly enhance the performance of RCGA, in terms of both accuracy and convergence speed.
Also, the induced additional runtime is negligible compared to the total processing time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Nakane, Takumi& Lu, Xuequan& Zhang, Chao. 2020. A Search History-Driven Offspring Generation Method for the Real-Coded Genetic Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138877
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Nakane, Takumi…[et al.]. A Search History-Driven Offspring Generation Method for the Real-Coded Genetic Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138877
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Nakane, Takumi& Lu, Xuequan& Zhang, Chao. A Search History-Driven Offspring Generation Method for the Real-Coded Genetic Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138877
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138877
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