کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6905309 | 862820 | 2015 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Opposition versus randomness in binary spaces
ترجمه فارسی عنوان
مخالفت و تصادفی در فضاهای دوتایی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری مبتنی بر مخالفت، فضاهای باینری، تصادفی بودن، الگوریتم جستجوی دیجیتال گرانشی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Evolutionary algorithms start with an initial population vector, which is randomly generated when no preliminary knowledge about the solution is available. Recently, it has been claimed that in solving continuous domain optimization problems, the simultaneous consideration of randomness and opposition is more effective than pure randomness. Here it is mathematically proven that this scheme, called opposition-based learning, also does well in binary spaces. The proposed binary opposition-based scheme can be embedded inside many binary population-based algorithms. We applied it to accelerate the convergence rate of Binary Gravitational Search Algorithm (BGSA) as an application. The experimental results and mathematical proofs confirm each other.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 27, February 2015, Pages 28-37
Journal: Applied Soft Computing - Volume 27, February 2015, Pages 28-37
نویسندگان
Z. Seif, M.B. Ahmadi,