Differential evolution using a localized Cauchy mutation operator

Thangraj, Radha; Pant, Millie; Abraham, Ajith; Deep, Kusum; Snášel, Václav

doi:10.1109/icsmc.2010.5641850

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“…Muitos trabalhos, baseados em algoritmos híbridos tem aparecido. Por exemplo, o trabalho de [5] mistura evolução diferencial e estratégias evolutivas para solucionar algumas funções monomodais e multimodais. Uma mistura entre evolução diferencial, simulated annelaig e teoria do caos e feita no trabalho de 6.…”

Section: Trabalhos Correlatosunclassified

Um Algoritmo Híbrido Baseado na Mutação Creep para Resolução de Problemas de Otimização com Restrições

Barros¹,

Cortes²,

Filho³

et al. 2016

Anais Do 10. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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Resumo-Este artigo apresenta um algoritmo híbrido que combina Otimização em Nuvem de Partículas (PSO) com Algoritmos Genéticos (AG) na resolução de problemas de otimização com restrições. Basicamente o algoritmoé baseado em PSO com mutação genética Creep, cujo objetivoé aumentar a variabilidade das possíveis disposições das partículas, ou seja, aumentar a variabilidade dentro da população. A seleção de partículas ondeé aplicada a mutaçãoé feita através de uma constante chamada taxa de mutação, que corresponde a uma porcentagem do total de partículas presentes na nuvem, sendo que nas partículas selecionadas, todas as dimensões sofrem mutação. O algoritmo foi aplicado em três funções de benchmarks com restrições e seus resultados são avaliados e comparados com os resultados obtidos pelo PSO canônico. Além disso, os resultados são comparados também com o encontrado na literatura.

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Section: Trabalhos Correlatosunclassified

Um Algoritmo Híbrido Baseado na Mutação Creep para Resolução de Problemas de Otimização com Restrições

Barros¹,

Cortes²,

Filho³

et al. 2016

Anais Do 10. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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“…Even though traditional meta-heuristics have proved to be efficient, hybrid algorithms tend to present better results than canonical meta-heuristics, as we can see in [9], [10], and [11]. In this context, this work presents a hybrid algorithm based on Harmony Search and Differential Evolution for solving Numerical Problems, which are similar to those found in engineering problems.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 97%

On a Cooperative Hybrid Algorithm Based on Harmony Search and Differential Evolution for Numerical Optimization

Sousa¹,

Cortes²

2020

Anais Do XI Computer on the Beach - COTB '20

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Hybrid algorithms aim to mix features from two or more evolutionary/swarm algoprove both the exploration and exploitationabilities of the algorithm. Generally, hybrid algorithms prrithmsto imesent the same quality of solution than the canonical ones,in the worst case scenario. However, it is common that hybridalgorithms present better outcomes than the canonical ones. Inthis context, this paper proposes a cooperative hybrid algorithmbased on Harmony Search and Differential Evolution named HS-DE.The algorithm has been tested in five benchmark functions wellknown in the literature. Results have shown that HS-DE presentsbetter solutions than Genetic Algorithms, Particle Swarm Optimization,Differential Evolution, and Harmony Search in all benchmarkfunctions.

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