Suppr超能文献

基于差分进化的个体重排的协方差矩阵自适应进化策略。

Individuals redistribution based on differential evolution for covariance matrix adaptation evolution strategy.

机构信息

China University of Geosciences, School of Computer Science, Wuhan, 430078, China.

Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing, China University of Geosciences, Wuhan, 430078, China.

出版信息

Sci Rep. 2022 Jan 19;12(1):986. doi: 10.1038/s41598-021-04549-1.

Abstract

Among population-based metaheuristics, both Differential Evolution (DE) and Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) perform outstanding for real parameter single objective optimization. Compared with DE, CMA-ES stagnates much earlier in many occasions. In this paper, we propose CMA-ES with individuals redistribution based on DE, IR-CMA-ES, to address stagnation in CMA-ES. We execute experiments based on two benchmark test suites to compare our algorithm with nine peers. Experimental results show that our IR-CMA-ES is competitive in the field of real parameter single objective optimization.

摘要

在基于群体的元启发式算法中,差分进化(DE)和协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)在实数单目标优化方面表现出色。与 DE 相比,CMA-ES 在许多情况下更早地陷入停滞。在本文中,我们提出了基于 DE 的个体再分配的 CMA-ES,即 IR-CMA-ES,以解决 CMA-ES 中的停滞问题。我们基于两个基准测试套件执行实验,将我们的算法与九个同行进行比较。实验结果表明,我们的 IR-CMA-ES 在实数单目标优化领域具有竞争力。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/48c9/8770519/e17c04e161ae/41598_2021_4549_Fig1_HTML.jpg

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