Abstract-This paper föreslår en experimentell analys av konvergensen av evolutionära algoritmer (EAs). Effekten av att införa kaotiska sekvenser istället för slumpmässiga under alla faser av evolutionsprocessen undersöks. Metoden bygger på att slumptalsgeneratorn (RNG) ersätts med kaotiska sekvenser. Flera numeriska exempel rapporteras för att jämföra EA:s resultat med hjälp av slumpmässiga och kaotiska generatorer vad gäller både resultat och konvergenshastighet. Resultaten visar att vissa kaotiska sekvenser alltid kan öka värdet av några uppmätta algoritm-prestanda index med avseende på slumpmässiga sekvenser. Dessutom visar det sig att EA kan vara extremt känsliga för olika RNG. Vissa t-tester genomfördes för att bekräfta de förbättringar som infördes genom den föreslagna strategin.
Caponetto m.fl. I REF föreslogs en experimentell analys av konvergensen mellan evolutionära algoritmer.
Chaotic sequences to improve the performance of evolutionary algorithms
{'venue': 'IEEE Trans. Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Trans. Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}