PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Performance of some novel optimization algorithms

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Ocena wybranych nowoczesnych algorytmów optymalizacji
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Three global optimization algorithms are tested against some chosen benchmark tests with known minima. Particle Swarm Optimization yields results closest to the sought minima, but is also the slowest algorithm. The hybrid Simplex-Simulated Annealing approach requires fine-tuning of its settings in most cases.
PL
Przetestowano zachowanie trzech algorytmów optymalizacji globalnej wykorzystując wybrane zadania testowe o znanych minimach globalnych. Optymalizacja metodą roju cząstek daje rezultaty najbardziej zbliżone do poszukiwanych, lecz równocześnie jest to najwolniejszy algorytm z rozpatrywanych. Podejście hybrydowe simpleks - symulowane wyżarzanie wymaga dostrajania swoich parametrów w większości przypadków. (Ocena wybranych nowoczesnych algorytmów optymalizacji).
Rocznik
Strony
191--193
Opis fizyczny
Bibliogr. 23 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
Bibliografia
  • [1] Naghizadeh R.-A., Vahidi B., Hosseinian S. H., Parameter identification of Jiles-Atherton model using SFLA, COMPEL 31 (2012), 1293-1309
  • [2] dos Santos Coelho L., Cocco Mariani V., Leite J. V., Solution of Jiles-Atherton vector hysteresis parameters estimation by modified Differential Evolution strategies, Expert Syst. Appl. 39 (2012), 2021-2025
  • [3] Jianbin Zeng, Baodong Bai, Evaluation of Jiles-Atherton hysteresis model’s parameters using mix of simplex method and Simulated Annealing method, Proc. ICEMS’2008, 17-20.10.2008, Wuhan, China, 4033-4036, INSPEC No. 10467755
  • [4] Petkovska L., Cvetkovski G., Genetic algorithm coupled with FEM to solve design optimization problem of an inductor, Przegl. Elektrot. 12 (2006), 100-103
  • [5] Marčič T., Štumberger B., Štumberger G., Hadžiselimovič M., Virtič P., Determining parameters of a line-start interior Permanent Magnet Synchronous Motor by the Differential Evolution, IEEE Trans. Magn. 44 (2008), 4385-4388
  • [6] Azzaoui S., Srairi K., El Hachemi Benbouzid M., Non linear magnetic hysteresis modelling by Finite Volume Method for Jiles-Atherton model optimizing by a genetic algorithm, J. Electromagn. Analys. Appl. 3 (2011), 191-198
  • [7] Scaliukh A., Soloviev A., Dmitrieva E., Shevtsova M., An optimal parameters determination for ferroelectric's polarization model, ASME 2010 10th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis, Volume 2 / Applied Mechanics, paper no. ESDA2010-24841, pp. 263-269, Istanbul July 12-14,2010, http://dx.doi.org/10.1115/ESDA2010-24841
  • [8] Cheng M., Marinovic W., Watson M., Ourselin S., Passenger J., De Visser H., Salvado O., Riek S., Abdominal palpation haptic device for colonoscopy simulation using pneumatic control, IEEE Trans. Haptics, vol. 5 (2012), 97-108
  • [9] Floudas C.A., Pardalos P.M., A collection of test problems for constrained global optimization algorithms, Lecture Notes in Computer Science 455, Springer-Verlag (1990)
  • [10] Horst R., Pardalos, P.M. (Eds.), Handbook of global optimization, Kluwer (1995)
  • [11] Oldenhuis R., Many testfunctions for global optimizers, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/23147-many-testfunctions-for-global-optimizers
  • [12] Mishra S. K., Munich University, Some new test functions for global optimization and performance of repulsive particle swarm method, MPRA paper No. 2718, http://mpra.ub.unimuenchen. de/2718/, posted 7.11.2007
  • [13] Kennedy J., Eberhart R., Particle Swarm Optimization, Proc. IEEE Int. Conf. on Neural Networks, Perth, Australia, 1995, IV:1942-1948
  • [14] Clerc M., Kennedy J., The particle swarm-explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space, IEEE Trans. Evol. Comput. 6 (2002), 58-73
  • [15] Vicsek T., A question of scale, Nature 411(2001), 421
  • [16] Weiss P., L’hypothèse du champ moléculaire et la propriété ferromagnétique, J. de Phys. 4o série, t. VI (1907), 661-690
  • [17] Kirkpatrick S., Gelatt C. D., Jr., Vecchi M. P., Optimization by Simulated Annealing, Science 220 (1983), 671-679
  • [18] Davies H. A., Gibbs M. R. J., Amorphous alloys, Chapter 1, Volume 4: Novel materials, in: Handbook of magnetism and advanced materials, Kronmüller H. and Parkin St. (Eds.), John Wiley & Sons (2007)
  • [19] Metropolis N., Rosenbluth A., Rosenbluth M., Teller A., Teller E., Equation of state calculations by fast computing machines, J. Chem. Phys. 21 (1953), 1087-1090
  • [20] Donckels B., Ghent University, Particle Swarm Optimization, Shuffled Complex Evolution and SIMPSA (Nonlinear Simplex + Simulated Annealing) Matlab toolboxes, available from: http://biomath.ugent.be/~brecht/index.html
  • [21] Cardoso M. F., Salcedo R. L., Feyo de Azevedo S., The simplex-simulated annealing approach to continuous non-linear optimization, Comp. Chem. Eng. 20 (1996), 1065-1080
  • [22] Duan Q. Y., Gupta V. K., Sorooshian S., Shuffled Complex Evolution Approach for effective and efficient global optimization, J. Optim. Theory Appl. 76 (1993), 501-521
  • [23] Wolpert D. H., Macready W. G., No free lunch theorems for optimization, IEEE Trans. Evol. Comput. 1 (1997), 67-82
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPS3-0026-0123
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.