Abstract-SHADE är en adaptiv DE som innehåller framgång-historia baserad parameter anpassning och en av de state-of-the-art DE algoritmer. I detta dokument föreslås L-SHADE, som ytterligare utökar SHADE med linjär populationsstorleksreduktion (LPSR), vilket kontinuerligt minskar populationens storlek enligt en linjär funktion. Vi utvärderade L-SHADEs prestanda på CEC2014-riktmärken och jämförde dess sökresultat med toppmoderna DE-algoritmer, samt den senaste omstarten av CMA-ES-varianter. De experimentella resultaten visar att L-SHADE är ganska konkurrenskraftig med toppmoderna evolutionära algoritmer.
En av dessa tekniker, Linear Population Size Reduction (LPSR), införlivades av författarna i REF för att förbättra prestandan hos SHADE.
Improving the search performance of SHADE using linear population size reduction
{'venue': '2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)', 'journal': '2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}