Adaptive Differential Evolution

This paper presents a fast and auto-tunable evolutionary algorithm for solving moderately restricted expensive optimization problems. The presented algorithm is a variant of adaptive differential evolution (DE) algorithms, and is called emulation-based adaptive DE or EBADE.

適応進化計算に関する論文が論文誌 Complex & Intelligent Systems に採択されました．

インテリジェント・システム・シンポジウム（FAN2021, 9/21-23）にて発表を行い，優秀論文賞をいただきました．開催にご尽力くださった方々に感謝いたします．

インテリジェント・システム・シンポジウム（FAN2021）にて発表を行います．

This paper proposes a new ensemble adaptive DE with a prior validation that estimates a suitable adaptive DE every generation without additional FEs before solution generation. Experimental results show that our proposal outperforms existing methods and has a better convergence speed.

This paper presents a generalized prior-validation framework for algorithmic configurations, which can be applicable to major variants of self-adaptive DEs that adapt the scaling factor, the crossover rate, and/or the mutation/crossover strategies for each individual.

自己適応型差分進化法は，アルゴリズム構成を試行錯誤的に調整するため，少ない解評価回数では性能が十分に改善しない．本論文は，調整されたアルゴリズム構成の事前検証によって，試行錯誤的な調整を削減し，少ない解評価回数で高い性能を実現することを目的とする．また，提案する事前検証 …

This paper proposes a competitive-adaptive algorithm tuning framework for meta-heuristic algorithms. Our proposed method, called CAT, is inspired by the Equilibrium Theory in economics, which explains competitors eventually converge to an equilibrium status, e.g. in terms of the price of products.

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