Abstract-Använda kumulativ korrelationsinformation som redan finns i en evolutionsprocess, i detta dokument föreslår en prediktiv strategi för reproduktionsmekanismen hos nya individer för differentialutveckling (DE) algoritmer. DE använder en distribuerad modell (DM) för att generera nya individer, vilket är relativt explorativt, medan evolutionsstrategin (ES) använder en centraliserad modell (CM) för att generera avkomma, som genom anpassning behåller en konvergens momentum. I detta dokument antas ett viktigt inslag i CM i en kovariansmatrisanpassning ES, den kumulativt inlärda utvecklingsbanan (EP), för att formulera en ny evolutional algoritm (EA) ram, kallad DEEP, som står för DE med en EP. Utan att mekaniskt kombinera två CM och DM-baserade algoritmer tillsammans, Deep ramverket erbjuder fördelar med både en DM och en CM och därmed avsevärt förbättrar prestanda. Under denna arkitektur kan en självanpassningsmekanism byggas i en DEEP-algoritm, vilket underlättar uppgiften att fastställa parametrar för algoritmkontroll. Två DEEP-varianter utvecklas och illustreras i tidningen. Experiment på CEC'13-testsviterna och två praktiska problem visar att DEEP-algoritmerna ger lovande resultat jämfört med de ursprungliga DE:erna och andra relevanta toppmoderna EA:n.
I REF föreslogs en prediktiv metod för reproduktionsmekanismen hos nya individer för algoritmer för differentialutveckling (DE) som utnyttjar kumulativ korrelationsinformation som redan finns i en evolutionsprocess.
Differential Evolution with an Evolution Path: A DEEP Evolutionary Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}