論文の概要: Advancements in Optimization: Adaptive Differential Evolution with Diversification Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01057v3
• Date: Fri, 6 Oct 2023 08:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 02:19:35.632224
• Title: Advancements in Optimization: Adaptive Differential Evolution with Diversification Strategy
• Title（参考訳）: 最適化の進歩:多様化戦略による適応微分進化
• Authors: Sarit Maitra
• Abstract要約: この研究は2次元空間において単目的最適化を採用し、複数の反復で各ベンチマーク関数上でADEDSを実行する。 ADEDSは、多くの局所最適化、プレート型、谷型、伸縮型、ノイズの多い機能を含む様々な最適化課題において、標準Dより一貫して優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study presents a population-based evolutionary optimization algorithm (Adaptive Differential Evolution with Diversification Strategies or ADEDS). The algorithm developed using the sinusoidal objective function and subsequently evaluated with a wide-ranging set of 22 benchmark functions, including Rosenbrock, Rastrigin, Ackley, and DeVilliersGlasser02, among others. The study employs single-objective optimization in a two-dimensional space and runs ADEDS on each of the benchmark functions with multiple iterations. In terms of convergence speed and solution quality, ADEDS consistently outperforms standard DE for a variety of optimization challenges, including functions with numerous local optima, plate-shaped, valley-shaped, stretched-shaped, and noisy functions. This effectiveness holds great promise for optimizing supply chain operations, driving cost reductions, and ultimately enhancing overall performance. The findings imply the importance of effective optimization strategy for improving supply chain efficiency, reducing costs, and enhancing overall performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,個体群に基づく進化的最適化アルゴリズム(適応微分進化と多様化戦略,ADEDS)を提案する。 このアルゴリズムは正弦波対物関数を用いて開発され、その後Rosenbrock、Rastrigin、Ackley、DeVilliersGlasser02などを含む22のベンチマーク関数の広い範囲で評価された。 この研究は2次元空間において単目的最適化を採用し、複数の反復で各ベンチマーク関数上でADEDSを実行する。 収束速度と解の質の面では、ADEDSは様々な最適化課題において、多くの局所最適関数、プレート型、谷型、伸縮型、ノイズのある関数など、標準Dより一貫して優れている。 この効果はサプライチェーンの運用の最適化、コスト削減の促進、最終的には全体的なパフォーマンス向上に大きな期待を持っています。 その結果,サプライチェーン効率の向上,コスト削減,全体的な性能向上に有効な最適化戦略の重要性が示唆された。

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