A survey on algorithm adaptation in evolutionary computation

Jun、Zhang、Wei-Neng、Chen、Zhihui、Zhan Zhan、Weijie、Yu Yu

2012Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniComputer Science被引 1

摘要

进化计算(EC ) 是在由在自然仿效生物学的进化和组织上的行为解决难处理的优化问题的计算机科学的最快的成长区域之一。设计一个 EC 算法，决定一套算法的配置喜欢操作员选择的一需要和参数背景。怎么设计一个有效、有效的改编计划因为调整 EC 算法的配置在 EC 研究社区成为了一个重要、有希望的研究话题。这篇论文打算在这个很快成长的领域上提供全面调查。我们在场从一个改编计划怎么被设计的观点的适应 EC (原子能委员会) 算法的一个分类，包含改编目标，改编证据，和改编方法。由分析 EC 算法的人口分发特征，特别地，我们讨论为什么并且 EC 的进化州的信息怎么能为设计有效 EC 改编计划被估计并且利用。用进化州的评价的想法的二个原子能委员会算法，包括基于簇的适应基因算法和适应粒子群，优化算法详细被介绍。为原子能委员会的研究的一些潜在的方向也在这篇论文被讨论。

引用本文（GB/T 7714）

Jun, Zhang, Wei-Neng, 等. A survey on algorithm adaptation in evolutionary computation[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2012.

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