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Erschienen in:
Comparative Analysis of Swarm-Based Metaheuristic Algorithms on Benchmark Functions Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Elite-Leading Fireworks Algorithm

verfasst von : Xinchao Zhao, Rui Li, Xingquan Zuo, Ying Tan

Erschienen in: Advances in Swarm Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Fireworks algorithm (FWA) is effective to solve optimization problems as a swarm intelligence algorithm. In this paper, the elite-leading fireworks algorithm (ELFWA) is proposed based on dynamic search in fireworks algorithm (dynFWA), which is an important improvement of FWA. In dynFWA firework is separated to two group: core-firework (CF) and non-core fireworks (non-CFs). This paper takes some beneficial information from non-CFs to reinforce the local search effect of CF. Random reinitialization and elite-leading operator are used to maintain the diversity of the non-CFs, which play an important role in global search. Based on the CEC2015 benchmark functions suite, ELFWA has a very competitive performance when comparing with state-of-the-art fireworks algorithms, such as dynFWA, dynFWACM and eddynFWA.

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Literatur
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Liang, J., Qu, B., Suganthan, P., Chen, Q.: Problem definitions and evaluation criteria for the CEC 2015 competition on real-parameter single objective optimization (2014)
Metadaten
Titel
Elite-Leading Fireworks Algorithm
verfasst von
Xinchao Zhao
Rui Li
Xingquan Zuo
Ying Tan
Copyright-Jahr
2017
Buch
Advances in Swarm Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-61823-4

Electronic ISBN: 978-3-319-61824-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-61824-1_54

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