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首页> 外文会议>NICSO 2013 >Escaping Local Optima via Parallelization and Migration
【24h】

Escaping Local Optima via Parallelization and Migration

机译：通过并行化和迁移逃脱本地Optima

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We present a new nature-inspired algorithm, mt -- GA, which is a parallelized version of a simple GA, where subpopulations evolve independently from each other and on different threads. The overall goal is to develop a population-based algorithm capable to escape from local optima. In doing so, we used complex trap functions, and we provide experimental answers to some crucial implementation decision problems. The obtained results show the robustness and efficiency of the proposed algorithm, even when compared to well-known state-of-the art optimization algorithms based on the clonal selection principle.
机译：我们提出了一种新的自然启发算法MT - GA，它是一个简单GA的并行化版本，其中亚步骤从彼此和不同的线程独立地发展。总体目标是开发一种基于人口的算法，能够从本地最优逃脱。在这样做时，我们使用了复杂的陷阱功能，我们为某些至关重要的实施决策问题提供了实验答案。所获得的结果表明了所提出的算法的鲁棒性和效率，即使与基于克隆选择原理的众所周知的最新优化算法相比。

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