Population-Based Incremental Learning (PBIL) algorithm is a combination of evolutionary
optimization and competitive learning derived from artificial neural networks. PBIL
has recently received increasing attention in various engineering fields due to its effectiveness,
easy implementation and robustness. Despite these strengths, it was reported in the
last few years that PBIL suffers from issues of loss of diversity in the population. To deal
with this shortcoming, this paper uses parallel PBIL based on multi-population. In parallel
PBIL, two populations are used where both probability vectors (PVs) are initialized to
0.5. It is believed that by introducing two populations, the diversity in the population can
be increased and better results can be obtained. The approach is applied to power system
controller design. Simulations results show that the parallel PBIL approach performs better
than the standard PBIL and is as effective as another diversity increasing PBIL called
adaptive PBIL.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00