Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Evolutionary Optimization Algorithm" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Evolutionary algorithm with a configurable search mechanism
Autorzy:
Łapa, Krystian
Cpałka, Krzysztof
Laskowski, Łukasz
Cader, Andrzej
Zeng, Zhigang
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837536.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
evolutionary algorithm
population-based algorithm
optimization
operator pool
operator selection
individual selection
Opis:
In this paper, we propose a new population-based evolutionary algorithm that automatically configures the used search mechanism during its operation, which consists in choosing for each individual of the population a single evolutionary operator from the pool. The pool of operators comes from various evolutionary algorithms. With this idea, a flexible balance between exploration and exploitation of the problem domain can be achieved. The approach proposed in this paper might offer an inspirational alternative in creating evolutionary algorithms and their modifications. Moreover, different strategies for mutating those parts of individuals that encode the used search operators are also taken into account. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested using typical benchmarks used to test evolutionary algorithms.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 3; 151-171
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of traveling salesman problem using affinity propagation clustering and genetic algorithm
Autorzy:
El-Samak, A. F.
Ashour, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91810.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
combinatorial optimization problem
travel salesman problem
genetic algorithm
evolutionary computation algorithm
affinity propagation clustering technique
AP
problem optymalizacji kombinatorycznej
algorytm genetyczny
obliczenia ewolucyjne
Opis:
Combinatorial optimization problems, such as travel salesman problem, are usually NPhard and the solution space of this problem is very large. Therefore the set of feasible solutions cannot be evaluated one by one. The simple genetic algorithm is one of the most used evolutionary computation algorithms, that give a good solution for TSP, however, it takes much computational time. In this paper, Affinity Propagation Clustering Technique (AP) is used to optimize the performance of the Genetic Algorithm (GA) for solving TSP. The core idea, which is clustering cities into smaller clusters and solving each cluster using GA separately, thus the access to the optimal solution will be in less computational time. Numerical experiments show that the proposed algorithm can give a good results for TSP problem more than the simple GA.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 4; 239-245
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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