کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
8900580 1631718 2018 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The networked evolutionary algorithm: A network science perspective
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم تکاملی شبکه: چشم انداز علم شبکه
کلمات کلیدی
الگوریتم تکاملی، سیستم شبکه، ساختار، رفتار - اخلاق،
ترجمه چکیده
الگوریتم تکاملی یکی از محبوب ترین و موثرترین روش ها برای حل مشکلات بهینه سازی پیچیده غیر محدب در زمینه های مختلف تحقیق است. در این مقاله، ما به طور سیستماتیک الگوریتم تکاملی را به عنوان یک سیستم متقابل شبکه ای بررسی می کنیم، جایی که گره ها واحد اطلاعات را نشان می دهند و اتصالات ارتباطات انتقال اطلاعات را نشان می دهند. در چارچوب الگوریتم تکاملی شبکهای، ما نتایج استراتژیهای همجوشی ساختار و اطلاعات را تجزیه و تحلیل میکنیم و آن را در سه الگوریتم تکاملی معمولی، یعنی الگوریتم ژنتیک، الگوریتم بهینه سازی ذرات ذرات، و الگوریتم تکامل تکاملی، به کار میبریم. نتایج ما نشان می دهد که چارچوب الگوریتم تکاملی شبکه به طور قابل توجهی می تواند عملکرد این الگوریتم های تکاملی را بهبود بخشد. کار ما دو ناحیه متمایز جداگانه، الگوریتم های تکاملی و علم شبکه را در امتداد آن گسترش می دهد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات ریاضیات کاربردی
چکیده انگلیسی
The evolutionary algorithm is one of the most popular and effective methods to solve complex non-convex optimization problems in different areas of research. In this paper, we systematically explore the evolutionary algorithm as a networked interaction system, where nodes represent information process units and connections denote information transmission links. Within this networked evolutionary algorithm framework, we analyze the effects of structure and information fusion strategies, and further implement it in three typical evolutionary algorithms, namely in the genetic algorithm, the particle swarm optimization algorithm, and in the differential evolution algorithm. Our results demonstrate that the networked evolutionary algorithm framework can significantly improve the performance of these evolutionary algorithms. Our work bridges two traditionally separate areas, evolutionary algorithms and network science, in the hope that it promotes the development of both.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 338, 1 December 2018, Pages 33-43
نویسندگان
, , , , , , ,