检索结果-内蒙古大学图书馆

A convergence analysis of unconstrained and bound constrained evolutionary pattern search

evolutionary COMPUTATION 2001年第1期9卷 1-23页

作者： Hart, WE Sandia Natl Labs Optimizat Uncertainty Estimat Dept Albuquerque NM 87185 USA

We present and analyze a class of evolutionary algorithms for unconstrained and bound constrained optimization on R-n evolutionary pattern search algorithms (EPSAs). EPSAs adaptively modify the step size of the mutation operator in response to the success of previous optimization steps. The design of EPSAs is inspired by recent analyses of pattern search methods. We show that EPSAs can be cast as stochastic pattern search methods, and we use this observation to prove that EPSAs have a probabilistic, weak stationary point convergence theory. This convergence theory is distinguished by the fact that the analysis does not approximate the stochastic process of EPSAs, and hence it exactly characterizes their convergence properties.

关键词： evolutionary pattern search local convergence bound constraints parameter adaptation

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A filter-based evolutionary algorithm for constrained optimization

引用

evolutionary COMPUTATION 2005年第3期13卷 329-352页

作者： Clevenger, L Ferguson, L Hart, WE Sandia Natl Labs Discrete Algorithms & Math Dept Albuquerque NM 87185 USA Texas Tech Inst Dept Math Lubbock TX 79409 USA

We introduce a filter-based evolutionary algorithm (FEA) for constrained optimization. The filter used by an FEA explicitly imposes the concept of dominance on a partially ordered solution set. We show that the algorithm is provably robust for both linear and nonlinear problems and constraints. FEAs use a finite pattern of mutation offsets, and our analysis is closely related to recent convergence results for pattern search methods. We discuss how properties of this pattern impact the ability of an FEA to converge to a constrained local optimum.

关键词： constrained optimization evolutionary pattern search convergence theory multiobjective evolutionary algorithm

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