TPAM: a simulation-based model for quantitatively analyzing parameter adaptation methods
TPAM: a simulation-based model for quantitatively analyzing parameter adaptation methods
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TPAM：基于仿真的模型，用于定量分析参数自适应方法
DOI：
10.1145/3071178.3071226
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
A. Fukunaga
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ryoji Tanabe;A. Fukunaga
虽然已经提出了大量的自适应差分进化（DE）算法，但它们的参数自适应方法（PAM）还没有得到很好的理解。我们提出了一个目标函数为基础的PAM仿真（TPAM）框架评估PAM的跟踪性能。建议的TPAM仿真框架测量PAM跟踪预定义的目标参数的能力，从而使PAM的自适应行为的定量分析。我们评估了广泛使用的五种自适应DE（jDE，EPSDE，JADE，MDE和SHADE）的PAM在建议的TPAM上的跟踪性能，并表明TPAM可以提供对PAM的重要见解，例如，为什么SHADE的PAM性能优于JADE的PAM，以及在什么情况下EPSDE的PAM在参数自适应时失败。
While a large number of adaptive Differential Evolution (DE) algorithms have been proposed, their Parameter Adaptation Methods (PAMs) are not well understood. We propose a Target function-based PAM simulation (TPAM) framework for evaluating the tracking performance of PAMs. The proposed TPAM simulation framework measures the ability of PAMs to track predefined target parameters, thus enabling quantitative analysis of the adaptive behavior of PAMs. We evaluate the tracking performance of PAMs of widely used five adaptive DEs (jDE, EPSDE, JADE, MDE, and SHADE) on the proposed TPAM, and show that TPAM can provide important insights on PAMs, e.g., why the PAM of SHADE performs better than that of JADE, and under what conditions the PAM of EPSDE fails at parameter adaptation.
DOI：
10.1109/cec.2013.6557555
发表时间：
2013-06
期刊：
2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation
影响因子：
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作者：
Ryoji Tanabe;A. Fukunaga
通讯作者：
Ryoji Tanabe;A. Fukunaga
DOI：
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发表时间：
2014-11
期刊：
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影响因子：
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作者：
K. Price;R. Storn;J. Lampinen
通讯作者：
K. Price;R. Storn;J. Lampinen
(2007)“阿尔斯特爱尔兰语不定式从句摘录”。
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
In Proceedings of the 135th Meeting of the Linguistic Society of Japan
影响因子：
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作者：
O Baoill;Donall P. and Hideki Maki
通讯作者：
Donall P. and Hideki Maki