Filtreler
Improving genetic algorithms' performance by local search for continuous function optimization

Hamzaçebi C.

Article | 2008 | Applied Mathematics and Computation196 ( 1 ) , pp.309 - 317

The genetic algorithms (GAs) can be used as a global optimization tool for continuous and discrete functions problems. However, a simple GA may suffer from slow convergence, and instability of results. GAs' problem solution power can be increased by local searching. In this study a new local random search algorithm based on GAs is suggested in order to reach a quick and closer result to the optimum solution. © 2007 Elsevier Inc. All rights reserved.

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms