L. B. D. Luz, Fabiano Luís de Sousa, Ronan Arraes Jardim Chagas
{"title":"广义极值优化算法(GEO)的自适应变体实现","authors":"L. B. D. Luz, Fabiano Luís de Sousa, Ronan Arraes Jardim Chagas","doi":"10.5753/SEMISH.2021.15832","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O GEO é um algoritmo evolutivo que recentemente teve uma versão adaptativa (A-GEO) desenvolvida. No presente trabalho, foi implementada e avaliada uma versão adaptativa para o algoritmo GEOvar, uma variante do GEO. Para tanto, foram testadas duas diferentes implementações para um conjunto de 5 funções. Uma dessas implementações mostrou resultados superiores em relação ao A-GEO.","PeriodicalId":206312,"journal":{"name":"Anais do XLVIII Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH 2021)","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-07-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Implementação Adaptativa de Variante do Algoritmo de Otimização Extrema Generalizada (GEO)\",\"authors\":\"L. B. D. Luz, Fabiano Luís de Sousa, Ronan Arraes Jardim Chagas\",\"doi\":\"10.5753/SEMISH.2021.15832\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"O GEO é um algoritmo evolutivo que recentemente teve uma versão adaptativa (A-GEO) desenvolvida. No presente trabalho, foi implementada e avaliada uma versão adaptativa para o algoritmo GEOvar, uma variante do GEO. Para tanto, foram testadas duas diferentes implementações para um conjunto de 5 funções. Uma dessas implementações mostrou resultados superiores em relação ao A-GEO.\",\"PeriodicalId\":206312,\"journal\":{\"name\":\"Anais do XLVIII Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH 2021)\",\"volume\":\"27 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-07-18\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do XLVIII Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH 2021)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/SEMISH.2021.15832\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XLVIII Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/SEMISH.2021.15832","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Implementação Adaptativa de Variante do Algoritmo de Otimização Extrema Generalizada (GEO)
O GEO é um algoritmo evolutivo que recentemente teve uma versão adaptativa (A-GEO) desenvolvida. No presente trabalho, foi implementada e avaliada uma versão adaptativa para o algoritmo GEOvar, uma variante do GEO. Para tanto, foram testadas duas diferentes implementações para um conjunto de 5 funções. Uma dessas implementações mostrou resultados superiores em relação ao A-GEO.