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18.02.2020 | Foundations | Ausgabe 8/2020

Soft Computing 8/2020

A simple two-phase differential evolution for improved global numerical optimization

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 8/2020
Autoren:
Arka Ghosh, Swagatam Das, Asit Kr. Das
Wichtige Hinweise
Communicated by A. Di Nola.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In the evolutionary computing community, differential evolution (DE) is well appreciated as a simple yet versatile population-based, non-convex optimizer designed for continuous optimization problems. A simple two-phase DE algorithm is presented in this article, which aims to identify promising basins of attraction on a non-convex functional landscape in the first phase, and starting from those previously identified search regions, a success history-based switch parameter DE is employed to further fine tune the search process leading to the optima of the landscape. Our proposed framework has been validated on the well-known IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) benchmark suites (CEC 2013, 2014 and 2017). Results of the proposed method are compared with corresponding CEC winners (SHADE for CEC 2013, L-SHADE for CEC 2014 and jSO for CEC 2017).

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