一个新的混乱的短暂搜索优化算法,用于全球优化,现实世界的工程问题和功能选择
Osman Altay1, Elif Varol Altay1
1Software Engineering, Manisa Celal Bayar University, Manisa, Turkey.
本研究介绍了混乱的短暂搜索算法 (CTSO),通过整合混乱的地图来增强元启发式优化. CTSO提高了融合速度和准确性,在各种优化和特征选择任务中超越了标准算法.
科学领域:
- 计算智能是一种计算智能.
- 优化算法 优化算法
- 超启发式计算 超启发式计算
背景情况:
- 对复杂问题而言,元启发式优化算法至关重要.
- 暂时搜索算法 (TSO) 显示出有前途的结果,但受到局部最佳和缓慢的融合的影响.
- 混合化和方法的整合,如混乱的地图,可以提高metaheuristic性能.
研究的目的:
- 为了提高过时搜索算法 (TSO) 的性能.
- 通过将混乱地图集成到TSO中,加速全球融合并提高准确性.
- 评估拟议的混乱暂时搜索算法 (CTSO) 在全球优化,现实世界工程问题和特征选择中的有效性.
主要方法:
- 将10个不同的混乱地图集成到TSO算法中,以生成混乱值而不是随机值.
- 在IEEE CEC'17对全球优化进行基准测试的功能上对混乱的过渡性搜索算法 (CTSO) 的评估.
- 在现实世界的工程设计问题上测试CTSO (减速器,张力压缩弹,合梁,压力容器,三条杆架).
- 在10个UCI标准数据集上评估CTSO作为特征选择方法的表现.
主要成果:
- 混沌过时搜索算法 (CTSO) 与标准的TSO和其他竞争性的元启发方法相比,表现优越.
- 高斯式和正弦形混乱地图在基准函数优化方面显示出显著的改进.
- 形地图对现实世界的工程问题特别有效.
- 在各种数据集中,CTSO被证明是有效的特征选择方法.
结论:
- 混沌地图的集成显著提高了暂时搜索算法 (TSO) 的性能.
- CTSO提供了改进的融合速度,准确性和逃避局部最佳状态的能力.
- 拟议的混乱暂时搜索算法 (CTSO) 是比标准的TSO更有效的优化和特征选择方法.
更多相关视频
11:53Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm
Published on: December 9, 2012
11:53The Modular Design and Production of an Intelligent Robot Based on a Closed-Loop Control Strategy
Published on: October 14, 2017
相关概念视频
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Turbulent Flow: Problem Solving
Temperature is a key factor in CO2 solubility. In this case, the CO2 gas and the liquid are cooled to 20°C. Lower temperatures...
Woodward–Hoffmann Selection Rules and Microscopic Reversibility
Statically Indeterminate Problem Solving
Principle of Moments: Problem Solving
One such scenario involves a pole placed in a three-dimensional system with a cable attached. When a tension is applied to the cable, the moment about the z-axis passing through...
Stability of Equilibrium Configuration: Problem Solving
Problem-solving in the context of the stability of equilibrium configuration...
