A MODIFIED PROBABILISTIC GENETIC ALGORITHM FOR COMPLEX CONSTRAINED OPTIMIZATION PROBLEMS


Cite item

Full Text

Abstract

A new algorithm for complex constrained optimization problems based on the probabilistic genetic algorithm with optimal solution prediction is proposed. The efficiency investigation results in comparison with standard genetic algorithm are presented.

References

  1. Holland, J. H. Adaptation in natural and artificial systems / J. H. Holland. Ann Arbor, MI : University of Michigan Press, 1975.
  2. Goldberg, D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning / D. E. Goldberg. Reading, MA : Addison-W esley , 1989.
  3. Сопов, Е. А. Вероятностный генетический алгоритм и его исследование // VII Королевские чтения. Т. 5. Самара : Изд-во Самар. науч. центра Рос. акад. наук, 2003. С. 38-39.
  4. Сопов, Е. А. О вероятностном генетическом алгоритме. Современные техника и технологии. В 2-х т. Т. 2 / Е. А. Сопов // Томск : Изд-во Томского политехн. ун-та, 2004. С. 197-199.
  5. Сопов, Е. А. Вероятностный генетический алгоритм с прогнозированием сходимости / Е. А. Сопов // Вестн. унив . комплекса . Красноярск : 2004. В ып 1 (15). С. 219-227.
  6. Сопов, Е. А. Программная реализация вероятностного генетического алгоритма решения сложных задач оптимизации / Е. А. Сопов // М., 2004. Зарегистрировано во Всерос. науч.-техн. информ. центре, № 50200400501.
  7. Michalewicz, Z. Genetic algorithms, numerical optimization and constraints / Z. Michalewicz // Proc. of the Sixth Intern. Conf. on Genetic Algorithms and their Applications, Pittsburgh, P A, 1995.
  8. Whitley , D. Building Better Test Functions / D. Whitley // Proc. of the Sixth Intern. Conf. on Genetic Algorithms and the ir Applications . Pittsburgh, P A , 1995. Р. 239-247.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2009 Vorozheikin A.Y., Gonchar T.N., Panfilov I.A., Sopov E.A., Sopov S.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies