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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

GA-EDA: A New Hybrid Cooperative Search Evolutionary Algorithm

verfasst von : Victor Robles, Jose M. Peña, Pedro Larrañaga, María S. Pérez, Vanessa Herves

Erschienen in: Towards a New Evolutionary Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Hybrid metaheuristics have received considerable interest in recent years. A wide variety of hybrid approaches have been proposed in the literature. In this paper a new hybrid approach, named GA-EDA, is presented. This new hybrid algorithm is based on genetic and estimation of distribution algorithms. The original objective is to benefit from both approaches and attempt to achieve improved results in exploring the search space. In order to perform an evaluation of this new approach, a selection of synthetic optimization problems have been proposed, together with some real-world cases. Experimental results show the competitiveness of our new approach.

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Metadaten
Titel
GA-EDA: A New Hybrid Cooperative Search Evolutionary Algorithm
verfasst von
Victor Robles
Jose M. Peña
Pedro Larrañaga
María S. Pérez
Vanessa Herves
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/3-540-32494-1_8

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.