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  • 學位論文

適應性差分演化演算法之軟體框架設計

ADEF: A Software Framework for Adaptive Differential Evolution

指導教授 : 蔣宗哲
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摘要


差分演化演算法在解連續型實係數的問題上,有不錯的能力,各式各樣的突變策略以及不同的參數值 F 與 CR,會改變差分演化演算法的效能。 參數有多種產生的方法,可能是固定的,也可能是動態的,並且希望透過一個軟體方便地控制它們,但是,目前並沒有一個軟體能讓想要研究它們的使用者操作,因此,本論文開發出支援多種參數控制的軟體框架,並且探討實作適應性差分演化演算法之軟體框架需要考慮的設計議題以及其解決辦法。 本論文提出的軟體框架支援數種適應性差分演化演算法,能夠自由修改參數、彈性更換參數控制機制,以及自動分析實驗結果,可以大幅減少使用者撰寫程式的時間,增進研究效率。

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參考文獻


[1] R. Storn and K. Price, “Differential evolution--a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces,” Journal of Global Optimization, vol.11, no. 4, pp. 341–359, 1997.
[2] J. A. Parejo, A. Ruiz-Cortés, S. Lozano, and P. Fernandez, “Metaheuristic optimization frameworks: a survey and benchmarking,” Soft Computing, vol. 16, no.3, pp. 527–561, 2012.
[3] S. Das and P. N. Suganthan, “Differential evolution: a survey of the state-of-theart,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 15, no. 1, pp. 4–31, 2011.
[4] J. L. Ribeiro Filho, P. C. Treleaven, and C. Alippi, “Genetic-algorithm programming environments,” Computer, vol. 27, no. 6, pp. 28–43, 1994.
[5] T.-C. Chiang, C.-N. Chen, and Y.-C. Lin, “Parameter control mechanisms in differential evolution: a tutorial review and taxonomy,” in IEEE Symposium on Differential Evolution (SDE), IEEE, 2013, pp. 1–8.

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