Sampling-based adaptive bounding evolutionary algorithm for continuous optimization problems

This paper proposes a novel sampling-based adaptive bounding evolutionary algorithm termed SABEA that is capable of dynamically updating the search space during the evolution process for continuous optimization problems. The proposed SABEA adopts two bounding strategies, namely fitness-based boundin...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Luo, Linbo, Hou, Xiangting, Zhong, Jinghui, Cai, Wentong, Ma, Jianfeng
مؤلفون آخرون: School of Computer Science and Engineering
التنسيق: مقال
اللغة:English
منشور في: 2017
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/86331
http://hdl.handle.net/10220/43997
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!