СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОЭВОЛЮЦИОННОГО АЛГОРИТМА И АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ : доклад, тезисы доклада | Научно-инновационный портал СФУ

СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОЭВОЛЮЦИОННОГО АЛГОРИТМА И АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ : доклад, тезисы доклада

Перевод названия: COMPARISON OF THE EFFICIENCY OF THE COEVOLUTIONARY ALGORITHM AND THE GLOBAL OPTIMIZATION ALGORITHMS

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: РЕШЕТНЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2020

Ключевые слова: coevolution, particle swarm algorithm, genetic algorithm, differential evolution, Wilcoxon test, коэволюция, алгоритм роя частиц, генетический алгоритм, дифференциальная эволюция, критерий Уилкоксона

Аннотация: Работа посвящена сравнению эффективности гетерогенной схемы коэволюции, в состав которой входят алгоритмы разной природы и алгоритмов глобальной оптимизации. Приводятся результаты тестирований алгоритмов на множестве тестовых функций и проверки полученных выборок по непараметрическому критерию Уилкоксона на принадлежность к одной генеральной совокупности The work is devoted to comparing the efficiency of a heterogeneous coevolution scheme, which includes algorithms of different nature and algorithms for global optimization. The results of testing algorithms on a set of test functions and checking the obtained samples according to the Wilcoxon nonparametric criterion for belonging to the same general population are presented

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: РЕШЕТНЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ

Выпуск журнала: Часть 2

Номера страниц: 180-182

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

Авторы

  • Кораблева А. А. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Липинский Л. В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.