A Novel Approach to Improve the Performance of Evolutionary Methods for Nonlinear Constrained Optimization
المؤلفون المشاركون
Efati, Sohrab
Rowhanimanesh, Alireza
المصدر
Advances in Artificial Intelligence
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-08-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
علوم
الملخص EN
Evolutionary methods are well-known techniques for solving nonlinear constrained optimization problems.
Due to the exploration power of evolution-based optimizers, population usually converges to a region around global optimum after several generations.
Although this convergence can be efficiently used to reduce search space, in most of the existing optimization methods, search is still continued over original space and considerable time is wasted for searching ineffective regions.
This paper proposes a simple and general approach based on search space reduction to improve the exploitation power of the existing evolutionary methods without adding any significant computational complexity.
After a number of generations when enough exploration is performed, search space is reduced to a small subspace around the best individual, and then search is continued over this reduced space.
If the space reduction parameters (red_gen and red_factor) are adjusted properly, reduced space will include global optimum.
The proposed scheme can help the existing evolutionary methods to find better near-optimal solutions in a shorter time.
To demonstrate the power of the new approach, it is applied to a set of benchmark constrained optimization problems and the results are compared with a previous work in the literature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rowhanimanesh, Alireza& Efati, Sohrab. 2012. A Novel Approach to Improve the Performance of Evolutionary Methods for Nonlinear Constrained Optimization. Advances in Artificial Intelligence،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479938
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rowhanimanesh, Alireza& Efati, Sohrab. A Novel Approach to Improve the Performance of Evolutionary Methods for Nonlinear Constrained Optimization. Advances in Artificial Intelligence No. 2012 (2012), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479938
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rowhanimanesh, Alireza& Efati, Sohrab. A Novel Approach to Improve the Performance of Evolutionary Methods for Nonlinear Constrained Optimization. Advances in Artificial Intelligence. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479938
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-479938
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