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A Novel Memetic Algorithm for Unconstrained Optimization

机译：一种用于无约束优化的新型迭代算法

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This paper describes a novel Memetic Algorithm for unconstrained optimization. The proposed approach aims to add a probabilistic procedure to determine if employing pattern search during a specific Particle Swarm Optimization generation. To verify the effectiveness of the proposed approach, several continuous functions are selected to test the proposed approach in comparison to conventional pattern search and the conventional PSO. Moreover, two kinds of integration schema for pattern search and PSO are also compared with the proposed approach. Experimental results demonstrate that the proposed approach is extremely effective and efficient at locating global optimal solutions for unconstrained optimization.
机译：本文介绍了一种用于无约束优化的新型迭代算法。该方法的目的旨在添加概率程序，以确定在特定粒子群优化生成期间采用模式搜索。为了验证所提出的方法的有效性，与传统模式搜索和传统PSO相比，选择几种连续功能以测试所提出的方法。此外，还将两种用于模式搜索和PSO的集成模式与所提出的方法进行比较。实验结果表明，该方法在为无约束优化定位全球最佳解决方案时非常有效和有效。

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