Abstract-Evolutionary algoritmer (EAs) är välkända optimeringsmetoder för att hantera icke-linjära och komplexa problem. Dessa populationsbaserade algoritmer är emellertid beräkningsmässigt dyra på grund av den evolutionära processens långsamma natur. I detta dokument presenteras en ny algoritm för att påskynda differentialutvecklingen (DE). Den föreslagna oppositionsbaserade DE (ODE) använder oppositionsbaserat lärande (OBL) för befolkningsinitiering och även för generationshoppning. I detta arbete har motsatta tal använts för att förbättra konvergensgraden för DE. En omfattande uppsättning 58 komplexa referensfunktioner, inklusive ett brett spektrum av dimensioner, används för experimentell verifiering. Inverkan av dimensionalitet, befolkningsstorlek, hoppfrekvens och olika mutationsstrategier undersöks också. Dessutom verifieras bidrag från motsatta tal empiriskt. Vi gör också en jämförelse mellan ODE och fuzzy adaptive DE (FADE). Experimentella resultat bekräftar att ODE överträffar den ursprungliga DE och FADE när det gäller konvergenshastighet och lösningsnoggrannhet.
I det banbrytande arbetet inom REF föreslogs en kombination av DE och OBL som kallas ODE för att påskynda konvergensen av DE.
Opposition-Based Differential Evolution
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}