Acknowledgement
This research is partially supported by Institute of Information and Telecommunication Technology of KNU.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2021.10a
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- Pages.549-550
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- 2021
Multipopulation Differential Evolution Algorithm
다중 인구 차동 진화 알고리즘
- Shin, Seong-Yoon (Kunsan Natl. University) ;
- Lee, Hyun-Chang (Wonkwang University) ;
- Shin, Kwang-Seong (Wonkwang University) ;
- Kim, Hyung-Jin (Jeonbuk Natl. University) ;
- Lee, Jae-Wan (Kunsan Natl. University)
- Published : 2021.10.03
Abstract
This paper, we propose a multi-population differential evolutionary algorithm using MUDE (Uniform Local Search) to recognize various mutation strategies. In MUDE, a population is divided into several subpopulations with different population sizes that perform different mutation strategies according to evolutionary ratios (DE/rand/1 and DE/current-to-rand/1). To improve population diversity, information is migrated between subpopulations by a soft island model.
본 논문에서는 다양한 돌연변이 전략을 인식하기 위해 MUDE (Uniform Local Search)를 사용한 다중 인구 차등 진화 알고리즘을 제안한다. MUDE에서 집단은 진화 비율(DE/rand/1 및 DE/current-to-rand/1)에 따라 서로 다른 돌연변이 전략을 수행하는 다른 집단 크기를 가진 여러 하위 집단으로 나뉜다. 인구의 다양성을 개선하기 위해 정보는 소프트 아일랜드 모델에 의해 하위 인구 간에 마이그레이션된다.