- Tytuł:
-
Optymalizacja nieciągłych funkcji wielomodalnych z wykorzystaniem kooperacyjnego algorytmu koewolucyjnego
Optimization of discontinuous and multimodal functions using cooperative coevolutionry algorithm - Autorzy:
-
Kuczkowski, Ł.
Śmierzchalski, R. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/267276.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
- Tematy:
-
algorytmy ewolucyjne
koewolucja
optymalizacja
evolutionary algorithms
coevolution
optimization - Opis:
-
W artykule przedstawiono algorytmy koewolucyjne, heurystyczną metodę rozwiązywania złożonych obliczeniowo problemów opartą na zasadzie korelacji oraz darwinowskiej teorii ewolucji. Opisano zalety algorytmu, możliwe zastosowania, sposób działania oraz niektóre z dotychczasowych implementacji. Następnie wybrano trzy wielomodalne lub nieciągłe funkcje testowe: Rosenbrocka, Styblinskiego-Tanga oraz Schaffer’a. Dokonano dekompozycji problemu wyznaczenia minimum globalnego funkcji i przeprowadzono optymalizację wykorzystując kooperacyjny algorytm koewolucyjny. Uzyskane wyniki pozwoliły na ocenę jakości działania algorytmu. Przeprowadzone testy i ich rezultaty są wstępem do szerszych badań nad algorytmami koewolucyjnymi.
In this paper a brief study of coevolutionary algorithm is presented. The coevolutionary algorithm (CA) is an evolutionary algorithm (or collection of evolutionary algorithms) in which the fitness of an individual depends on the relationship between that individual and other individuals. CA can be divided into two fundamental sub-types. In cooperative algorithms, individuals are rewarded when they work well with other individuals and punished when they perform poorly. In competitive algorithms, however, individuals are rewarded at the expense of those with which they interact. The principle of operation of CA is quite similar to traditional evolutionary algorithm. The main deference lies in a fact that CA operate on multi-populations and evaluate individual based on its collaboration with individuals (collaborators) from other populations. Applying CA requires decomposition of the problem into components and assigning each component to a population. This article presents an optimization of discontinuous and multimodal functions using cooperative coevolutionry algorithm. The modified testing functions: Rosenbrocka, Styblinskiego-Tanga and Schaffer’a are decomposed and minimize using coevolutionary algorithm. Obtained results allow to evaluate the quality of the algorithm and will be used for further research on the topic. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 47; 103-106
1425-5766
2353-1290 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł