Перевод названия: Идентификация множества экстремумовспомощью генетического алгоритма на основе многих стратегий мультимодального поиска
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2016
Идентификатор DOI: 10.17516/1997-1397-2016-9-2-246-257
Ключевые слова: Multimodal optimization, self-configuration, genetic algorithm, metaheuristic, Niching, мультимодальная оптимизация, самоконфигурирование, генетический алгоритм, метаэвристика, метод ниш
Аннотация: Multimodal optimization (MMO) is the problem of ?nding many or all global and local optima. In this study, a novel approach based on a metaheuristic for designing multi-strategy genetic algorithm is proposed. The approach controls the interactions of many search techniques (di?erent genetic algorithms for MMO) and leads to the selfПоказать полностью-con?guring solving of problems with a priori unknown structure. The results of numerical experiments for classical benchmark problems and benchmark problems from the IEEE CEC competition on MMO are presented. The proposed approach has demonstrated e?ciency better than standard niching techniques and comparable to advanced algorithms. The main feature of the approachis thatitdoes notrequire theparticipationof the human-expert,because itoperatesin an automated, self-con?guring way. Задача мультимодальной оптимизации заключается в нахождении множества всех глобальныхи локальных оптимумов или аппроксимации этого множества.В даннойработе предложен новый подход, основанный на метаэвристике для построения генетического алгоритма, включающего многие стратегии поиска. Предложенный подход позволяет управлять взаимодействием нескольких поисковых алгоритмов (разных генетических алгоритмов для мультимодальной оптимизации)и обеспечиваетсамоконфигурируемое решение задачис априори неизвестной структурой. В статье представлены результаты численных экспериментов и сравнение с другими известными подходами на множестве традиционных тестовых задач мультимодальной оптимизациии задачах, предложенных на конкурсе по мультимодальной оптимизацииврамках конференции IEEE CEC. Предложенный подход демонстрирует лучшую эффективность, чем стандартные подходы, основанные на идее ниш,и сравнимуюс современными усовершенствованными алгоритмами. Особенностью и преимуществом предложенного подхода является то, что он не требует привлечения дополнительных экспертных знаний, так как работает в автоматизированном, самоконфигурируемом режиме.
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика
Выпуск журнала: Т. 9, № 2
Номера страниц: 246-257
ISSN журнала: 19971397
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Сибирский федеральный университет