کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
471404 | 698628 | 2007 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A novel population initialization method for accelerating evolutionary algorithms
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Population initialization is a crucial task in evolutionary algorithms because it can affect the convergence speed and also the quality of the final solution. If no information about the solution is available, then random initialization is the most commonly used method to generate candidate solutions (initial population). This paper proposes a novel initialization approach which employs opposition-based learning to generate initial population. The conducted experiments over a comprehensive set of benchmark functions demonstrate that replacing the random initialization with the opposition-based population initialization can accelerate convergence speed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Mathematics with Applications - Volume 53, Issue 10, May 2007, Pages 1605–1614
Journal: Computers & Mathematics with Applications - Volume 53, Issue 10, May 2007, Pages 1605–1614
نویسندگان
Shahryar Rahnamayan, Hamid R. Tizhoosh, Magdy M.A. Salama,