• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Automatic variable reduction

    No Thumbnail [120x130]
    التاريخ
    2022-08-16
    المؤلف
    Song, Aijuan
    Wu, Guohua
    Suganthan, P. N.
    Pedrycz, Witold
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    A variable reduction strategy (VRS) is an effective method to accelerate the optimization process of evolutionary algorithms (EAs) by simplifying the corresponding optimization problems. Unfortunately, the VRS is manually realized in a trial-and-error manner currently. To boost the efficiency of VRS and enable a more extensive application, we propose a variable reduction optimization problem (VROP) to represent a decision space with the smallest sets of variables. Thereafter, a heuristic rule-based automatic variable reduction algorithm (AVRA) is designed to address the VROP. AVRA sequentially reduces variables by considering several sophisticated designed heuristic rules, which search for a variable that can be utilized to represent as many variables as possible and that can be represented by the smallest set of variables possible. With AVRA, the decision variables of an optimization problem can be automatically grouped into reduced variables and core variables, where core variables can represent reduced variables and the entire decision space. During the optimization process, we only need to search the core variables to optimize the problem. Therefore, the dimensionality of the decision space can be reduced by AVRA, subsequently, simplifying the complexity of the problem and improving the search efficiency of EAs. To testify the effectiveness of AVRA, we blend AVRA with several promising EAs to solve two types of challenging problems: continuous equality constrained optimization problems and nonlinear equations systems. Extensive experiments verify that an EA with AVRA outperforms the standard EAThe source code of the paper is available at http://faculty.csu.edu.cn/guohuawu/zh_CN/zdylm/193832/list/index.htm.
    معرّف المصادر الموحد
    https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85136854156&origin=inward
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/TEVC.2022.3199413
    http://hdl.handle.net/10576/40066
    المجموعات
    • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات [‎142‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video

    NoThumbnail