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rotated neighbor learning-based auto-configured evolutionary algorithm

Science China(Information Sciences) 2016年第5期59卷 26-38页

作者： Yuanjun LAILI Lin ZHANG Fei TAO Pingchuan MA School of Automation Science and Electrical Engineering Beihang University

More and more evolutionary operators have been integrated and manually configured together to solve a wider range of problems. Considering the very limited progress made on the automatic configuration of evolutionary algorithms(EAs), a rotated neighbor learning-based auto-configured evolutionary algorithm(RNLACEA) is presented. In this framework, multiple EAs are combined as candidates and automatically screened for different scenarios with a rotated neighbor structure. According to a ranking record and a group of constraints,the algorithms can be better scheduled to improve the searching efficiency and accelerate the searching *** studies based on 14 classical EAs and 22 typical benchmark problems demonstrate that RNLACEA outperforms other six representative auto-adaptive EAs and has high scalability and robustness in solving different kinds of numerical optimization problems.

关键词： multiple evolutionary algorithms algorithm auto-configuration rotated neighbor structure hyperheuristic numerical optimization

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