論文の概要: A New Lagrangian Problem Crossover: A Systematic Review and
Meta-Analysis of Crossover Standerds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10890v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 15:50:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-29 08:16:58.221685
- Title: A New Lagrangian Problem Crossover: A Systematic Review and
Meta-Analysis of Crossover Standerds
- Title(参考訳): 新しいラグランジアン問題クロスオーバー:クロスオーバースタンドの体系的レビューとメタ分析
- Authors: Aso M. Aladdin, Tarik A. Rashid
- Abstract要約: 本稿では,クロスオーバー標準分類の概要について述べる。
ラグランジアン双関数(LDF)に依存する新しい標準交叉の重要性について提案する。
提案規格の精度と性能は3つの単調な試験関数により評価された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1802674324027231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of most evolutionary metaheuristic algorithms depends on
various operators. The crossover operator is one of them and is mainly
classified into two standards; application-dependent crossover operators and
application-independent crossover operators. These standards always help to
choose the best-fitted point in the evolutionary algorithm process. The high
efficiency of crossover operators enables minimizing the error that occurred in
engineering application optimization within a short time and cost. There are
two crucial objectives behind this paper; at first, it is an overview of
crossover standards classification that has been used by researchers for
solving engineering operations and problem representation. The second objective
of this paper; The significance of novel standard crossover is proposed
depending on Lagrangian Dual Function (LDF) to progress the formulation of the
Lagrangian Problem Crossover (LPX) as a new systematic standard operator. The
results of the proposed crossover standards for 100 generations of parent
chromosomes are compared to the BX and SBX standards, which are the communal
real-coded crossover standards. The accuracy and performance of the proposed
standard have evaluated by three unimodal test functions. Besides, the proposed
standard results are statistically demonstrated and proved that it has an
excessive ability to generate and enhance the novel optimization algorithm
compared to BX and SBX.
- Abstract(参考訳): ほとんどの進化的メタヒューリスティックアルゴリズムの性能は、様々な演算子に依存する。
クロスオーバー演算子は、主にアプリケーション依存のクロスオーバー演算子とアプリケーション非依存のクロスオーバー演算子という2つの標準に分類される。
これらの標準は常に進化的アルゴリズムプロセスの最も適した点を選択するのに役立つ。
クロスオーバー演算子の高効率により、エンジニアリングアプリケーション最適化で発生したエラーを短時間とコストで最小化することができる。
この論文の背景には2つの重要な目標があり、当初は工学的操作と問題表現の解決に研究者が用いたクロスオーバー標準分類の概要である。
2つ目の目的は、新しい体系的標準作用素としてのラグランジアン問題クロスオーバー(LPX)の定式化を進めるために、ラグランジアンデュアル関数(LDF)に依存する新しい標準クロスオーバーの重要性を提案することである。
提案する100世代の親染色体のクロスオーバー標準の結果は、共同のリアルタイムクロスオーバー標準であるbxおよびsbx標準と比較される。
提案規格の精度と性能は3つの単調な試験関数により評価された。
さらに,提案した標準結果は統計的に実証され,BXやSBXと比較して新しい最適化アルゴリズムを生成・拡張する能力が過剰であることが証明された。
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