Fruit Fly Optimization Algorithm Based on Single-Gene Mutation for High-Dimensional Unconstrained Optimization Problems
المؤلفون المشاركون
Guo, Xiao-dong
Zhang, Xue-liang
Wang, Li-fang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The fruit fly optimization (FFO) algorithm is a new swarm intelligence optimization algorithm.
In this study, an adaptive FFO algorithm based on single-gene mutation, named AFFOSM, is designed to aim at inefficiency under all-gene mutation mode when solving the high-dimensional optimization problems.
The use of a few adaptive strategies is core to the AFFOSM algorithm, including any given population size, mutation modes chosen by a predefined probability, and variation extents changed with the optimization progress.
At first, an offspring individual is reproduced from historical best fruit fly individual, namely, elite reproduction mechanism.
And then either uniform mutation or Gauss mutation happens by a predefined probability in a randomly selected gene.
Variation extent is dynamically changed with the optimization progress.
The simulation results show that AFFOSM algorithm has a better accuracy of convergence and capability of global search than the ESSMER algorithm and several improved versions of the FFO algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Xiao-dong& Zhang, Xue-liang& Wang, Li-fang. 2020. Fruit Fly Optimization Algorithm Based on Single-Gene Mutation for High-Dimensional Unconstrained Optimization Problems. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202399
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Xiao-dong…[et al.]. Fruit Fly Optimization Algorithm Based on Single-Gene Mutation for High-Dimensional Unconstrained Optimization Problems. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202399
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Xiao-dong& Zhang, Xue-liang& Wang, Li-fang. Fruit Fly Optimization Algorithm Based on Single-Gene Mutation for High-Dimensional Unconstrained Optimization Problems. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202399
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202399
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