An Adaptive Framework to Tune the Coordinate Systems in Nature-Inspired Optimization Algorithms
An Adaptive Framework to Tune the Coordinate Systems in Nature-Inspired Optimization Algorithms
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一种在自然启发的优化算法中调整坐标系的自适应框架
DOI：
10.1109/tcyb.2018.2802912
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发表时间：
2019-04
影响因子：
11.8
通讯作者：
Tang Ke
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu Zhi Zhong;Wang Yong;Yang Shengxiang;Tang Ke
许多受自然启发的优化算法（nioa）的性能在很大程度上依赖于它们实现的坐标系统。然而，通常使用的坐标系统是固定的，不太适合不同的功能场景，因此nioa可能会
The performance of many nature-inspired optimization algorithms (NIOAs) depends strongly on their implemented coordinate system. However, the commonly used coordinate system is fixed and not well suited for different function landscapes, NIOAs thus might
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DOI：
10.1145/2598394.2605342
发表时间：
2014-07
期刊：
Proceedings of the Companion Publication of the 2014 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation
影响因子：
--
作者：
A. Engelbrecht
通讯作者：
A. Engelbrecht
DOI：
10.1016/b978-0-12-409547-2.14581-0
发表时间：
2020
期刊：
Comprehensive Chemometrics
影响因子：
--
作者：
Federico Marini;Beata Walczak
通讯作者：
Federico Marini;Beata Walczak
DOI：
10.1201/9781003206477-5
发表时间：
2021-08
期刊：
Evolutionary Optimization Algorithms
影响因子：
--
作者：
A. Badar
通讯作者：
A. Badar
DOI：
10.1201/9780429422614-20
发表时间：
2018-10
期刊：
Swarm Intelligence Algorithms
影响因子：
--
作者：
Adam Slowik
通讯作者：
Adam Slowik
影响因子：
2.7
作者：
Alex M. Andrew
通讯作者：
Alex M. Andrew