I det här dokumentet föreslog vi Fittest Individual Rafinement (FIR), en crossover-baserad lokal sökmetod för Differentiell Evolution (DE). FIR-systemet påskyndar DE genom att förbättra sin sökförmåga genom att utforska området med den bästa lösningen i på varandra följande generationer. Den föreslagna memetiska versionen av DE (utvärderad av FIR) förväntas uppnå en godtagbar lösning med ett lägre antal utvärderingar, särskilt för funktioner med högre dimension. Med hjälp av två olika implementeringar DEfirDE och DEfirSPX visade vi att föreslagna FIR ökar konvergenshastigheten för DE för välkända referensfunktioner samt förbättrar robustheten hos DE mot variation av befolkningen. Experiment med multimodal landskapsgenerator visade att våra föreslagna algoritmer konsekvent överträffade sina moderalgoritmer. En prestandajämförelse med rapporterade resultat av välkända verkliga kodade memetiska algoritmer presenteras också.
Noman och Iba REF föreslog bäst individuell förfining, en crossover-baserad lokal sökningsmetod DE för att lösa problemen med hög dimension.
Enhancing differential evolution performance with local search for high dimensional function optimization
{'venue': "GECCO '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}