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检索条件"主题词=multi-strategy evolutionary algorithm"

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排序：

multi-strategy Genetic algorithm for Self-configuring Solving of Complex Optimization Problems 4

Multi-Strategy Genetic Algorithm for Self-configuring Solvin...

引用

IIAI 4th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI)

作者： Sopov, Evgenii Siberian State Aerosp Univ SibSAU Syst Anal & Operat Res Dept Krasnoyarsk Russia

ISBN: (纸本)9781479999583

Many complex optimization problems require a modification of the general evolutionary algorithm (EA) according to the given features of the problem. There exist a great variety of EAs that represent different search strategies for many classes and subclasses of optimization problems. Real-world problems may combine several features that are not known beforehand, thus there is no information about what EA to choose and what EA's settings to apply for efficient problem solving. This study presents a novel metaheuristic for designing multi-strategy EA based on the hybrid of the island model, cooperative and competitive coevolution schemes. The approach controls interactions of EAs and leads to the self-configuring solving of problems with a priori unknown structure. Two examples of implementations of the approach for multi-objective and non-stationary optimization are discussed. The results of numerical experiments for benchmark problems from CEC competitions are presented. The proposed approach has demonstrated the efficiency comparable with other well-studied techniques for multi-objective and non-stationary optimization. And it does not require the participation of the human-expert, because it operates in an automated, self-configuring way.

关键词： self-configuration multi-strategy evolutionary algorithm multi-objective genetic algorithm non-stationary optimization

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