論文の概要: An Efficient Reconstructed Differential Evolution Variant by Some of the Current State-of-the-art Strategies for Solving Single Objective Bound Constrained Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16280v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 01:48:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 15:07:57.284914
- Title: An Efficient Reconstructed Differential Evolution Variant by Some of the Current State-of-the-art Strategies for Solving Single Objective Bound Constrained Problems
- Title（参考訳）: 単一目的境界制約問題の解法の現状と課題
- Authors: Sichen Tao, Ruihan Zhao, Kaiyu Wang, Shangce Gao,
- Abstract要約: 本稿では,再構成微分進化 (Restructed differential evolution, RDE) と呼ばれる戦略再結合および再構成微分進化アルゴリズムを提案する。
2024年のIEEE Congress on Evolutionary Computationのベンチマークスイートに基づいて、RDEや他の先進的な微分進化変種を試験した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.095287502726488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Complex single-objective bounded problems are often difficult to solve. In evolutionary computation methods, since the proposal of differential evolution algorithm in 1997, it has been widely studied and developed due to its simplicity and efficiency. These developments include various adaptive strategies, operator improvements, and the introduction of other search methods. After 2014, research based on LSHADE has also been widely studied by researchers. However, although recently proposed improvement strategies have shown superiority over their previous generation's first performance, adding all new strategies may not necessarily bring the strongest performance. Therefore, we recombine some effective advances based on advanced differential evolution variants in recent years and finally determine an effective combination scheme to further promote the performance of differential evolution. In this paper, we propose a strategy recombination and reconstruction differential evolution algorithm called reconstructed differential evolution (RDE) to solve single-objective bounded optimization problems. Based on the benchmark suite of the 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), we tested RDE and several other advanced differential evolution variants. The experimental results show that RDE has superior performance in solving complex optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 複雑な単目的有界問題はしばしば解決が難しい。
進化的計算法では、1997年に微分進化アルゴリズムが提案されて以来、その単純さと効率のために広く研究され、開発されてきた。
これらの開発には、様々な適応戦略、オペレータの改善、他の検索方法の導入が含まれる。
2014年以降、LSHADEに基づく研究も研究者によって広く研究されている。
しかし、最近提案された改善戦略は、前世代の最初の性能よりも優位性を示しているが、すべての新しい戦略を追加することは必ずしも最強のパフォーマンスをもたらすとは限らない。
そこで,近年の先進的な微分進化変種に基づいて,いくつかの効果的な展開を再結合し,最終的に、微分進化の性能をさらに向上させる効果的な組合せスキームを決定する。
本稿では,再構成微分進化 (Restructed differential evolution, RDE) と呼ばれる戦略再結合と再構成微分進化アルゴリズムを提案する。
2024年のIEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024)のベンチマークスイートに基づいて、RDEや他の先進的な微分進化変種を試験した。
実験の結果,RDEは複雑な最適化問題の解法において優れた性能を示した。
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