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An Adaptive Metaheuristic Framework for changing environments 13

An Adaptive Metaheuristic Framework for Changing Environment...

引用

13th IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2024

作者： Ahmed, Bestoun S. Karlstad University Department of Mathematics and Computer Science Karlstad65188 Sweden Czech Technical University in Prague Faculty of Electrical Engineering Department of Computer Science Prague16627 Czech Republic

ISBN: (纸本)9798350308365

The rapidly changing landscapes of modern optimization problems require algorithms that can be adapted in real-time. This paper introduces an Adaptive Metaheuristic Framework (AMF) designed for dynamic environments. It is capable of intelligently adapting to changes in the problem parameters. The AMF combines a dynamic representation of problems, a real-time sensing system, and adaptive techniques to navigate continuously changing optimization environments. Through a simulated dynamic optimization problem, the AMF's capability is demonstrated to detect environmental changes and proactively adjust its search strategy. This framework utilizes a differential evolution algorithm that is improved with an adaptation module that adjusts solutions in response to detected changes. The capability of the AMF to adjust is tested through a series of iterations, demonstrating its resilience and robustness in sustaining solution quality despite the problem's development. The effectiveness of AMF is demonstrated through a series of simulations on a dynamic optimization problem. Robustness and agility characterize the algorithm's performance, as evidenced by the presented fitness evolution and solution path visualizations. The findings show that AMF is a practical solution to dynamic optimization and a major step forward in the creation of algorithms that can handle the unpredictability of real-world problems. © 2024 IEEE.

关键词： Adaptive Metaheuristics Dynamic optimization Evolutionary Computation optimization in changing environments Real-Time Algorithm Adaptation

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