Modified Fan Roulette Selection Method for Application in Evolutionary Algorithms

• Autorzy: Słowik A.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper modified version of fan roulette selection method named proportional fan roulette selection is presented. This modification depends on increase of survive probability of the best individual at the expense of worse individuals and often gives better results compared to other selections. Test functions chosen from literature are used for determination of quality of proposed method. Results obtained using proportional fan roulette selection are compared with results obtained using roulette selection, elitist selection, and fan roulette selection.

PL

W artykule przedstawiono proporcjonalną selekcję wachlarzową będącą zmodyfikowaną wersją selekcji wachlarzowej. Wprowadzona modyfikacja polega na zwiększeniu prawdopodobieństwa przeżycia najlepszego osobnika kosztem osobników gorszych, często dając lepsze rezultaty w porównaniu do innych metod selekcji. Do sprawdzenia jakości utworzonej metody zastosowano funkcje testowe wybrane z literatury. Wyniki uzyskane przy użyciu proporcjonalnej selekcji wachlarzowej porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu selekcji ruletkowej, elitarnej oraz wachlarzowej.

Słowa kluczowe

EN

artificial intelligence; evolutionary algorithms; selection methods

PL

sztuczna inteligencja; algorytmy ewolucyjne; metody selekcji

• Wydawca: Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
• Rocznik: 2016
• Tom: Nr 10
• Strony: 5--17
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Słowik A.

• Department of Electronics and Computer Science, Koszalin University of Technology

Bibliografia

• 1. Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, WNT, Warsaw, 1999, (in Polish)
• 2. D. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, WNT, Warsaw, 1998, (in Polish)
• 3. J. Arabas, Lectures of evolutionary algorithms, WNT, Warsaw, 2001, (in Polish)
• 4. S. Zen, C. T. Zhou Yang, Comparison of steady state and elitist selection genetic algorithms, Proceedings of 2004 International Conference on Intelligent Mechatronics and Automation, August 26-31, 2004, pp. 495-499
• 5. N. Takaaki, K. Takahiko, Y. Keiichiro, Deterministic Genetic Algorithm, Papers of Technical Meeting on Industrial Instrumentation and Control, IEE Japan, pp. 33-36, 2003
• 6. T. Blickle, L. Thiele, A Comparison of Selection Schemes used in Genetic Algorithms, Computer Engineering and Communication Networks Lab, Swiss Federal Institute of Technology, TIK Report, No. 11, Edition 2, December 1995
• 7. A. Slowik, M. Bialko, Modified Version of Roulette Selection for Evolution Algorithm - The Fan Selection, Proceedings of Seventh International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ICAISC 2004, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Volume 3070/2004, pp. 474-479, Springer-Verlag, 2004
• 8. A. Slowik, Design and Optimization of Digital Electronic Circuits Using Evolutionary Algorithms, Ph. D. Thesis, Koszalin University of Technology, Department of Electronics and Computer Science, Koszalin, 2007, (in Polish)
• 9. Private information from Prof. W. Jedruch from Gdansk University of Technology, Department of Electronics, Telecommunications and Informatics, 2007