1347/5000
Bu çalışma, çok değişkenli sistemlerin optimizasyonunu çözmek için yeni bir evrimsel arama algoritması tasarlanmıştır. Günümüzde birçok gerçek dünya optimizasyon problemi için, yüksek optimizasyon doğruluğuna sahip evrimsel arama algoritmasının tasarımı, çok değişkenli sistemlerin önemli bir optimizasyonudur. Önerilen optimizasyon arama algoritması, hiperküp evrimine dayanan yeni bir yoğun stokastik arama yöntemidir. Bu algoritma, gerçek dünyada yem arama yerlerini keşfeden bir güvercin davranışından esinlenmiştir. Hiper küp, gerçek hayatta bir güvercin davranışı için yaşam alanını gösteren bir ifade olarak kullanılır.
Önerilen algoritmanın performansı, bazı Benchmark ve yeni yüksek boyutlu optimizasyon fonksiyonlarında test edilmiştir. Önerilen algoritmanın performansı EA'larda çok daha iyi deneysel sonuçlar elde edilmiştir. Buna ek olarak, önerilen algoritma yaklaşımı bitişik dönemlerde aynı anda iki sınav, sınav çatışması, bir günde iki veya daha fazla sınav vb. Gibi bir zaman çizelgesi problemini çözmek için uygulanır. karmaşıklıklarında önemli bir artış.
Evolutionary algorithms Optimization algorithms Benchmark function Timetabling problem
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Research Articles |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Mart 2020 |
Gönderilme Tarihi | 4 Şubat 2020 |
Kabul Tarihi | 16 Mart 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 6 Sayı: 1 |