Sammanfattning av denna webbsida: På grund av den dynamiska och osäkra karaktären hos många optimeringsproblem i verkligheten måste den tillämpade algoritmen i denna miljö kontinuerligt kunna spåra den föränderliga optiman över tid. I detta dokument rapporterar vi en ny specieringsbaserad firefly-algoritm för dynamisk optimering, som förbättrade dess prestanda genom att använda tidigare landskapshistorisk information. Den föreslagna algoritmen, nämligen historikdriven specieringsbaserad firefly-algoritm (HdSFA), använder ett binärt utrymmespartitioneringsträd (BSP) för att fånga upp viktig information om landskapet under optimeringsprocessen. Genom att använda detta träd, algoritmen kan approxima fitness landskapet och undvika att slösa fitness utvärdering för vissa olämpliga lösningar. Den föreslagna algoritmen utvärderas på den mest kända dynamiska benchmark problem, rörliga toppar riktmärke (MPB), och även på en modifierad version av det, kallas MPB med pendelliknande rörelse bland miljöer (PMPB), och dess prestanda jämförs med den av flera state-of-the-art algoritmer i litteraturen. De experimentella resultaten och statistiska testet visar att HdSFA överträffar de flesta algoritmer i olika scenarier. Nyckelord: dynamisk miljö; osäker miljö; eldflugalgoritm; historiedriven strategi; specieringsbaserad algoritm; binär rymdpartitionering; BSP; svärmintelligens. Hänvisning till detta dokument bör göras på följande sätt: Nasiri, B. och Meybodi, M.R. (2016) 'Historydriven eldflugalgoritm för optimering i dynamiska och osäkra miljöer', Int. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Nasiri m.fl. REF använde ett BSP-träd för att uppskatta landskapsinformationen för dynamiska och osäkra optimeringsproblem.
History-driven firefly algorithm for optimisation in dynamic and uncertain environments
{'venue': 'IJBIC', 'journal': 'IJBIC', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}