DOI: 10.1007/978-3-540-68830-3_4
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Stopping Criteria for Differential Evolution in Constrained Single-Objective Optimization

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

1
68
0
4

Publication Types

Select...
5
3
1

Relationship

0
9

Authors

Journals

citations
Cited by 81 publications
(73 citation statements)
references
References 18 publications
1
68
0
4
Order By: Relevance
“…Além disso, como critério de parada foi calculado o erro relativo estimado nasúltimas 500 iterações e verificado se esse erró e menor do que a toletância de 10 −6 [10]. Todas as simulações computacionais foram realizadas utilizando o software Matlab executado em um computador com processador Intel(R) Core(TM) i3-3110M, de 2.40 GHz e 4GB de RAM, sistema operacional Windows 8.1 Pro 64bits.…”
Section: Resultsunclassified
See 1 more Smart Citation
“…Além disso, como critério de parada foi calculado o erro relativo estimado nasúltimas 500 iterações e verificado se esse erró e menor do que a toletância de 10 −6 [10]. Todas as simulações computacionais foram realizadas utilizando o software Matlab executado em um computador com processador Intel(R) Core(TM) i3-3110M, de 2.40 GHz e 4GB de RAM, sistema operacional Windows 8.1 Pro 64bits.…”
Section: Resultsunclassified
“…Em [1] os autores usam uma variação do PSO para resolver o DE. Para ambos algoritmos será utilizado um critério de parada considerando uma estimativa do erro nas 500últimas iterações [10]. Por fim, os resultados obtidos serão comparados com a solução encontrada utilizando o MML.…”
unclassified
“…convexity) to rely on for extracting conditions under which an optimal solution is attained. Zielinski et al (2005) provided the following classification of criteria for EA convergence/termination:…”
Section: Stopping / Convergence Criteriamentioning
confidence: 99%
“…The number of encoding/decoding simulation runs used to evaluate the performance of generated candidate SLLT code should be set based on the length of the code block and desired estimation precision, whereas, if the code block length K~1000, we suggest to evaluate each candidate solution using 10 4 simulation runs. In Table 2, an interested reader can see the penalty function parameters and augmentation coefficient value as suggested in [45], along with the recommended stopping condition thresholds, which are based on our empirical experience.…”
Section: Recommended Optimization Settingsmentioning
confidence: 99%