Year-end Sale % OFF 
Abstract
The article objective is to study a new League Championship Algorithm (LCA) algorithm efficiency by its comparing with the efficiency of the Particle Swarm optimization (PSO) algorithm.The article presents a brief description of the terms used in the League Championship algorithm, describes the basic rules of the algorithm, on the basis of which the iterative process for solving the global optimization problem is built.Gives a detailed description of the League Championship algorithm, which comprises a flowchart of the algorithm, as well as a formalization of all its main steps.Depicts an exhaustive description of the software developed to implement the League Championship algorithm to solve global optimization problems.Briefly describes the modified particle swarm algorithm. Presents the values of all free parameters of the algorithm and the algorithm modifications, which make it different from the classical version, as well.The main part of the article shows the results of a great deal of computational experiments using two abovementioned algorithms. All the performance criteria, used for assessment of the algorithms efficiency, are given.Computational experiments were performed using the spherical function, as well as the Rosenbrock, Rastrigin, and Ackley functions. The results of the experiments are summarized in Tables, and also illustrated in Figures. Experiments were performed for the vector dimension of the variable parameters that is equal to 2, 4, 8, 16, 32, and 64.An analysis of the results of computational experiments involves a full assessment of the efficiency of the League Championship algorithm, and also provides an answer about expediency for further algorithm development.It is shown that the League Championship algorithm presented in the article has a high development potential and needs further work for its study.
Highlights
Алгоритм League championship algorithm (LCA)Рассматриваем задачу безусловной глобальной параметрической оптимизации (ГПО) вида где вектор варьируемых параметров; искомое оптимальное значение этого вектора; целевая функция; оптимальное значение целевой функции
Активное использование интеллектуальных систем для решения различных инженерных и научных задач началось относительно недавно
A new algorithm for constrained optimization inspired by the sport league championships // IEEE congress on evolutionary computation (Barcelona, Spain, July 18-23, 2010): Proc
Summary
Рассматриваем задачу безусловной ГПО вида где вектор варьируемых параметров; искомое оптимальное значение этого вектора; целевая функция; оптимальное значение целевой функции. В алгоритме LCA используются следующие параллели: лига популяция решений; i-я команда – i-ый агент популяции; расстановка команды – значения компонентов вектора варьируемых параметров; игровой тур - итерация алгоритма; игровая сила - значение целевой функции. Результат матча между командами i, j на текущей итерации t определяется вероятностью победы команды i, равной где текущие расстановки команд i, j соответственно; текущее лучшее достигнутое значение целевой функции. В формулах (1) – (4) использованы следующие обозначения: d-я компонента вектора варьируемых параметров команды i на итерации t+1; ные величины равномерно распределенные в интервале [0;1]; независимые случайсвободныепараметры алгоритма; d-я компонента лучшей расстановки команды i, достигнутой за t итераций; d-я компонента бинарного вектора изменений , которая определяет будет ли изменена d-я компонента лучшей расстановки команды или нет. В исходном алгоритме LCA для определения величины используется усеченное геометрическое распределение [9], в соответствии с которым величина может быть вычислена по формуле где независимая случайная величина, равномерно распределенная в интервале [0;1]; свободный параметр алгоритма. Более детальное описание алгоритма представлено в [5]
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
