Tuning Genetic Algorithm Parameters to Improve Convergence Time
المؤلفون المشاركون
Pencheva, Tania
Angelova, Maria
المصدر
International Journal of Chemical Engineering
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-09-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
الملخص EN
Fermentation processes by nature are complex, time-varying, and highly nonlinear.
As dynamic systems their modeling and further high-quality control are a serious challenge.
The conventional optimization methods cannot overcome the fermentation processes peculiarities and do not lead to a satisfying solution.
As an alternative, genetic algorithms as a stochastic global optimization method can be applied.
For the purpose of parameter identification of a fed-batch cultivation of S.
cerevisiae altogether four kinds of simple and four kinds of multipopulation genetic algorithms have been considered.
Each of them is characterized with a different sequence of implementation of main genetic operators, namely, selection, crossover, and mutation.
The influence of the most important genetic algorithm parameters—generation gap, crossover, and mutation rates has—been investigated too.
Among the considered genetic algorithm parameters, generation gap influences most significantly the algorithm convergence time, saving up to 40% of time without affecting the model accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Angelova, Maria& Pencheva, Tania. 2011. Tuning Genetic Algorithm Parameters to Improve Convergence Time. International Journal of Chemical Engineering،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-487893
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Angelova, Maria& Pencheva, Tania. Tuning Genetic Algorithm Parameters to Improve Convergence Time. International Journal of Chemical Engineering No. 2011 (2011), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-487893
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Angelova, Maria& Pencheva, Tania. Tuning Genetic Algorithm Parameters to Improve Convergence Time. International Journal of Chemical Engineering. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-487893
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-487893
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