Computationally Expensive Optimization

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 …