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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Improving Representation in Benchmarking of Binary PSO Algorithms

verfasst von : Shinichi Yamada, Kourosh Neshatian

Erschienen in: AI 2018: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Binary PSO algorithms are extensions of the PSO algorithm that enjoy some of the social intelligence properties of the original algorithm. The intensive local search ability is one of the most important characteristics of PSO. In this paper, we argue that, when evaluating binary PSO algorithms against common real-value benchmark problems—a common practice in the literature—the representation of the search space can have a significant effect on the results. For this purpose we propose the use of reflected binary code, which is a minimal change ordering representation for mapping a binary genotype space to a real phenotype space, while preserving the notion of locality in the phenotype space.

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Metadaten
Titel
Improving Representation in Benchmarking of Binary PSO Algorithms
verfasst von
Shinichi Yamada
Kourosh Neshatian
Copyright-Jahr
2018
Buch
AI 2018: Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-030-03990-5

Electronic ISBN: 978-3-030-03991-2

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-03991-2_35

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    Bildnachweise