A Genetic Optimization Algorithm Based on Adaptive Dimensionality Reduction
المؤلفون المشاركون
Kuang, Tai
Hu, Zhongyi
Xu, Minghai
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the rise of big data in cloud computing, many optimization problems have gradually developed into high-dimensional large-scale optimization problems.
In order to address the problem of dimensionality in optimization for genetic algorithms, an adaptive dimensionality reduction genetic optimization algorithm (ADRGA) is proposed.
An adaptive vector angle factor is introduced in the algorithm.
When the angle of an individual’s adjacent dimension is less than the angle factor, the value of the smaller dimension is marked as 0.
Then, the angle between each individual dimension is calculated separately, and the number of zeros in the population is updated.
When the number of zeros of all individuals in a population exceeds a given constant in a certain dimension, the dimension is considered to have no more information and deleted.
Eight high-dimensional test functions are used to verify the proposed adaptive dimensionality reduction genetic optimization algorithm.
The experimental results show that the convergence, accuracy, and speed of the proposed algorithm are better than those of the standard genetic algorithm (GA), the hybrid genetic and simulated annealing algorithm (HGSA), and the adaptive genetic algorithm (AGA).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kuang, Tai& Hu, Zhongyi& Xu, Minghai. 2020. A Genetic Optimization Algorithm Based on Adaptive Dimensionality Reduction. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201467
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kuang, Tai…[et al.]. A Genetic Optimization Algorithm Based on Adaptive Dimensionality Reduction. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201467
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kuang, Tai& Hu, Zhongyi& Xu, Minghai. A Genetic Optimization Algorithm Based on Adaptive Dimensionality Reduction. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201467
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201467
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