Binary Differential Evolution with a Limited Maximum Number of Dimension Changes
Rattachement africain : br, us, it. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Evolutionary Algorithms (EAs) are those based on the phenomenon of survival of the fittest. Differential Evolution (DE) is a member of this family, and it is well-suited for handling problems with real-valued variables. However, to use DE to solve binary problems, it is necessary to employ some adaptation. The primary objective of the present study is to develop a new binary version of DE. The proposed algorithm is called Binary Differential Evolution with a limited maximum number of dimension changes (NBDE), and it was tested with the OneMax Problem, five variants of the Knapsack Problem (KP), and Feature Selection (FS). The results showed that NBDE is competitive and superior to the other tested algorithms in many instances. For the 0/1 KP and 0/1 Multidimensional KP, NBDE outperforms all the other algorithms for all instances. For the FS problem, the proposed algorithm demonstrates good accuracy as its primary quality. The proposed algorithm exhibits a satisfactory performance, particularly in high-dimensional problems, which appears to be a quality inherited from the method that inspired its creation. This is particularly interesting because it provides empirical evidence that the importation of operators can perpetuate a pattern of behavior in algorithms with different structures.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Binary Differential Evolution with a Limited Maximum Number of Dimension Changes
- Date Crossref
- 01/10/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universidade Estadual de Ponta Grossa pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of California Department of Internal Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Genoa Department of Civil pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universidade de Pernambuco pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Federal University of Technology-Parana Production Engineering Academic Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Pernambuco Polytechnic School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Universidade Estadual de Ponta Grossa et Department of Internal Medicine — University of California, avec 4 autres affiliations.
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