کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946440 | 1439287 | 2016 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A novel multi-scale cooperative mutation Fruit Fly Optimization Algorithm
ترجمه فارسی عنوان
یک جهش مشترک جدید در مقیاس چندگانه الگوریتم بهینه سازی پرواز میوه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوریتم بهینه سازی پرواز میوه، جهش تعاونی چند مقیاس، بهینه سازی جهانی، همگرایی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA) is a widely used intelligent evolutionary algorithm with a simple structure that requires only simple parameters. However, its limited search space and the swarm diversity weaken its global search ability. To tackle this limitation, this paper proposes a novel Multi-Scale cooperative mutation Fruit Fly Optimization Algorithm (MSFOA). First, we analyze the convergence of FOA theoretically and demonstrate that its convergence depends on the initial location of the swarm. Second, a Multi-Scale Cooperative Mutation (MSCM) mechanism is introduced that tackles the limitation of local optimum. Finally, the effectiveness of MSFOA is evaluated based on 29 benchmark functions. The experimental results show that MSFOA significantly outperforms the improved versions of FOA presented in recent literature, including IFFO, CFOA, and CMFOA, on most benchmark functions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 114, 15 December 2016, Pages 24-35
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 114, 15 December 2016, Pages 24-35
نویسندگان
Yiwen Zhang, Guangming Cui, Jintao Wu, Wen-Tsao Pan, Qiang He,