![](/images/graphics-bg.png)
Latest Stored Information Based Adaptive Selection Strategy for Multiobjective Evolutionary Algorithm
المؤلفون المشاركون
Gao, Jiale
Xing, Qinghua
Fan, Chengli
Liang, Zhibing
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The adaptive operator selection (AOS) and the adaptive parameter control are widely used to enhance the search power in many multiobjective evolutionary algorithms.
This paper proposes a novel adaptive selection strategy with bandits for the multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D), named latest stored information based adaptive selection (LSIAS).
An improved upper confidence bound (UCB) method is adopted in the strategy, in which the operator usage rate and abandonment of extreme fitness improvement are introduced to improve the performance of UCB.
The strategy uses a sliding window to store recent valuable information about operators, such as factors, probabilities, and efficiency.
Four common used DE operators are chosen with the AOS, and two kinds of assist information on operator are selected to improve the operators search power.
The operator information is updated with the help of LSIAS and the resulting algorithmic combination is called MOEA/D-LSIAS.
Compared to some well-known MOEA/D variants, the LSIAS demonstrates the superior robustness and fast convergence for various multiobjective optimization problems.
The comparative experiments also demonstrate improved search power of operators with different assist information on different problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Jiale& Xing, Qinghua& Fan, Chengli& Liang, Zhibing. 2017. Latest Stored Information Based Adaptive Selection Strategy for Multiobjective Evolutionary Algorithm. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191406
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Jiale…[et al.]. Latest Stored Information Based Adaptive Selection Strategy for Multiobjective Evolutionary Algorithm. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191406
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Jiale& Xing, Qinghua& Fan, Chengli& Liang, Zhibing. Latest Stored Information Based Adaptive Selection Strategy for Multiobjective Evolutionary Algorithm. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191406
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191406
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)