Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Differential Evolution (DE) Algorithm is a familiar evolutionary and straightforward optimization approach to deal with nonlinear and composite problems. Crossover rate (CR) and scale factor (V) are two control parameters which play a crucial role to retain the proper equilibrium betwixt exploitation and exploration capabilities of DE algorithm. In DE, for a greater value of CR and V, there is an...
This study proposed fuzzy-based adaptive method for crossover rate (CR) values to improve the convergence rate of Differential Evolution (DE) algorithms. The proposed method decides the CR values according to two factors of the evolutionary environment, the change rate of solution of center of solutions and the density of each dimension. The proposed DE algorithm is tested by the CEC2015 benchmark...
Differential Evolution (DE) Algorithm is a population-based meta-heuristic for solving various complex optimization problems. Mutation scale factor and Crossover constant are the two important control parameters of the algorithm which are used to direct the search process to the global optima. Fine tuning of both the parameters controls the performance of the algorithm. Literature suggests that due...
Adaptive differential evolution algorithm based on gradient and polar coordinates search strategies (ADE) is proposed in this paper. In order to improve the precision of solutions, gradient and polar coordinates search strategies are introduced. Since the gradient search strategy generates offsprings using the derivative definition, it will accelerate the convergence speed. Polar coordinates search...
Differential Evolution (DE) is one of the current best evolutionary algorithms. It becomes the popular research topic in many fields such as evolutionary computing and intelligent optimization. At present, DE has successfully been applied to diverse domains of science and engineering, such as signal processing, neural network optimization, pattern recognition, machine intelligence, chemical engineering...
Parallel test-sheet generation (PTSG) is a NP-hard constrained combinatorial optimization problem. For the large scale PTSG problem in real-world applications, evolutionary algorithm is an attractive way to find high quality solutions. For its reliability and high performance, differential evolution algorithm (DE) has been a promising optimizer in evolutionary computing. In this paper, DE algorithm...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.