Differential evolution: theoretical results on convergence and parameter choosing
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Evolução diferencial: resultados teóricos sobre convergência e escolha de parâmetros
Primeiro orientador
Membros da banca
Carlos Manuel Mira da Fonseca
Elizabeth Fialho Wanner
Rémy de Paiva Sanchis
Elizabeth Fialho Wanner
Rémy de Paiva Sanchis
Resumo
The Differential Evolution is a long-established evolutionary algorithm for optimization. It has only three parameters, it is easy to implement and powerful. While being widely used, with many papers proposing variants and experimental results, only a few articles seek analytical results. This work has two objectives: a theoretical one and a practical one. The theoretical objective is to enlarge the understanding of the dynamics of the algorithm, for this, we begin exposing some results from the literature and then some original results. The practical objective is to create a suitable method to choose the parameters of the algorithm. That method is derived from the analytical results and successfully tested against typical test functions.
Abstract
O Differential Evolution é um algoritmo evolutivo clássico para otimização. Possui apenas três parâmetros, é fácil de implementar e poderoso. Embora seja amplamente utilizado, com muitos artigos propondo variantes e resultados experimentais, apenas alguns artigos buscam resultados analíticos. Este trabalho tem dois objetivos: um teórico e um prático. O objetivo teórico é ampliar a compreensão da dinâmica do algoritmo, para isso, começamos expondo alguns resultados da literatura e em seguida alguns resultados originais. O objetivo prático é criar um método adequado para escolher os parâmetros do algoritmo. Esse método é derivado dos resultados analíticos e testado com sucesso em relação a funções de teste típicas.
Assunto
Matemática - Teses, Otimização - Teses, Algoritmos genéticos - Teses, Análise estocástica - Teses
Palavras-chave
differential evolution, optimization, parameter choosing, stochastic algorithms, genetic algorithms
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