Metaheuristik har visat sig få en bra prestanda att lösa svåra optimeringsproblem i praktiken. Trots sin framgång lider metaheuristics fortfarande av flera problem som fortfarande är öppna som variabiliteten i deras prestanda beroende på problemet eller instansen som är löst. En av metoderna för att ta itu med dessa problem är hybridiseringen av tekniker. Detta papper presenterar en hybrid metaheuristic som kombinerar en Genetisk Algoritm (GA) med en Cross Entropy (CE) metod för att lösa kontinuerliga optimeringsfunktioner. Algoritmen delar upp befolkningen i två delpopulationer för att tillämpa GA i den ena delpopulationen och CE i den andra. Den föreslagna metoden testas på 24 kontinuerliga referensfunktioner, där var och en används i fyra olika dimensioner. Först görs en studie för att hitta den bästa parameterkonfigurationen. Den bästa konfigurationen jämförs med flera algoritmer i litteraturen för att visa förslagets konkurrenskraft. Resultaten visar att GACE är den bästa metoden för fall med hög dimensionalitet. Statistiska tester har tillämpats för att stödja de slutsatser som dragits i experimentet.
En genetisk algoritm användes också i REF.
GACE: A meta-heuristic based in the hybridization of Genetic Algorithms and Cross Entropy methods for continuous optimization
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}