АДАПТИВНАЯ МУТАЦИЯ В САМОКОНФИГУРИРУЕМЫХ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМАХ : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

АДАПТИВНАЯ МУТАЦИЯ В САМОКОНФИГУРИРУЕМЫХ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМАХ : научное издание

Перевод названия: ADAPTIVE MUTATION IN SELF-CONFIGUTING EVOLUTINARY ALGORITHMS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Ключевые слова: Evolutionary algorithms of optimization, self-adjustment, self-configuration, Adaptive mutation, Эволюционные алгоритмы оптимизации, самонастройка, самоконфигурирование, адаптивная мутаци

Аннотация: Предлагается метод автоматической настройки вероятности мутации в эволюционных алгоритмах оптимизации. Эффективность метода исследуется на примере стандартного и самоконфигурируемого генетических алгоритмов безусловной оптимизации с использованием репрезентативного множества тестовых задач. В ходе анализа результатов численных экспериментов показывается целесообразность применения адаптивной мутации при решении сложных задач оптимизации большой размерности. A method of automatic tuning of the mutation probability in evolutionary algorithms is suggested. The method effectiveness is investigated for conventional and self-configuring genetic algorithms of unconstrained optimization with the use of the representative set of benchmark problems. Analysis of numerical experiments results demonstrates the effectiveness of the adaptive mutation use in solving complex high-dimensional optimization problems.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Системы управления и информационные технологии

Выпуск журнала: Т. 69, 3

Номера страниц: 37-42

ISSN журнала: 17295068

Место издания: Воронеж

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью Издательство Научная книга

Авторы

  • Хритоненко Д.И. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
  • Семенкин Е.С. (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.