An Overview of the Concepts, Classifications, and Methods of Population Initialization in Metaheuristic Algorithms

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 302

فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JACET-7-1_003

تاریخ نمایه سازی: 5 دی 1400

چکیده مقاله:

Metaheuristic algorithms are typically population-based random search techniques. The general framework of a metaheuristic algorithm consisting of its main parts. The sections of a metaheuristic algorithm include setting algorithm parameters, population initialization, global search section, local search section, and checking the stopping conditions in a metaheuristic algorithm. In the parameters setting section, the user can monitor the performance of the metaheuristic algorithm and improve its performance according to the problem under consideration. In this study, an overview of the concepts, classifications, and different methods of population initialization in metaheuristic algorithms discussed in recent literature will be provided. Population initialization is a basic and common step between all metaheuristic algorithms. Therefore, in this study, an attempt has been made that the performance, methods, mechanisms, and categories of population initialization in metaheuristic algorithms. Also, the relationship between population initialization and other important parameters in performance and efficiency of metaheuristic algorithms such as search space size, population size, the maximum number of iteration, etc., which are mentioned and considered in the literature, are collected and presented in a regular format.

نویسندگان

Mohammad Hassanzadeh

Department of Computer and Information Technology, Islamic Azad University, Kerman Branch, Kerman, IRAN

farshid keynia

Department of Energy, Institute of Science and High Technology and Environmental Sciences, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran;

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Q. Li, S.-Y. Liu, and X.-S. Yang, ۲۰۲۰. Influence of ...
  • B. Kazimipour, X. Li, and A. K. Qin, ۲۰۱۴, July ...
  • H. Deng, L. Peng, H. Zhang, B. Yang, and Z. ...
  • Z. Lin, A. Matta, and S. Du, ۲۰۲۱. A Budget ...
  • V. de Albuquerque Torreão, and R. Vimieiro, ۲۰۱۸, October in ...
  • K. Łapa, K. Cpałka, and Y. Hayashi, ۲۰۱۷, June in ...
  • N. Henderson, M. de Sá Rêgo, J. Imbiriba, M. de ...
  • Vlašić, M. Ðurasević, and D. Jakobović, ۲۰۱۹. Improving genetic algorithm ...
  • K. Łapa, K. Cpałka, A. Przybył, and K. Grzanek, ۲۰۱۸, ...
  • M. Richards, and D. Ventura, ۲۰۰۴, July in IEEE Int. ...
  • B. Kazimipour, X. Li, and A. K. Qin, ۲۰۱۴, July ...
  • W. Zhao, L. Wang, and Z. Zhang, ۲۰۱۹. Supply-demand-based Optimization: ...
  • A. Heidari, S. Mirjalili, H. Faris, I. Aljarah, M. Mafarja, ...
  • H. Bouchekara, ۲۰۲۰. Most Valuable Player Algorithm: a novel optimization ...
  • Aljarah, M. Mafarja, A. A. Heidari, H. Faris, and S. ...
  • K. Zervoudakis, and S. Tsafarakis, ۲۰۲۰. A mayfly optimization algorithm, ...
  • Y. Xue, W. Jia, and A. X. Liu, ۲۰۱۹, June ...
  • E. Keedwell, M. Brevilliers, L. Idoumghar, J. Lepagnot, and H. ...
  • A. Yahya, A. Osman, and M. S. El-Bashir, ۲۰۱۷. Rocchio ...
  • N. Dong, C.-H. Wu, W.-H. Ip, Z.-Q. Chen, C.-Y. Chan, ...
  • R. Poli, J. Kennedy, and T. Blackwell, ۲۰۰۷. Particle swarm ...
  • X.-S. Yang, and S. Deb, ۲۰۰۹, December Cuckoo search via ...
  • H. Gandomi, X.-S. Yang, and A. H. Alavi, ۲۰۱۳. Cuckoo ...
  • R. Storn, and K. Price, ۱۹۹۷. Differential evolution–a simple and ...
  • S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, ۲۰۱۴. Grey ...
  • Z.-j. Teng, J.-l. Lv, and L.-w. Guo, ۲۰۱۹. An improved ...
  • P. Bratley, and B. L. Fox, ۱۹۸۸. Algorithm ۶۵۹: Implementing ...
  • W. F. Sacco, and A. C. Rios-Coelho, ۲۰۱۹. On Initial ...
  • M. Mitchell, ۱۹۹۵. Genetic algorithms: An overview., Complexity, vol. ۱, ...
  • Arauzo-Azofra, J. M. Benitez, and J. L. Castro, ۲۰۰۴,December in ...
  • P. J. Gaidhane, and M. J. Nigam, ۲۰۱۸. A hybrid ...
  • D. Simon, ۲۰۰۸. Biogeography-based optimization., IEEE transactions on evolutionary computation, ...
  • X. Zhang, Q. Kang, J. Cheng, and X. Wang, ۲۰۱۸. ...
  • S. Kazemzadeh Azad, ۲۰۱۸. Seeding the initial population with feasible ...
  • E. Segredo, B. Paechter, C. Segura, and C. I. González-Vila, ...
  • L. Skanderova, and A. Řehoř, ۲۰۱۴. Comparison of pseudorandom numbers ...
  • B. Kazimipour, X. Li, and A. K. Qin, ۲۰۱۳, June ...
  • B. Kazimipour, X. Li, and A. K. Qin, ۲۰۱۴, December ...
  • J. H. Halton, ۱۹۶۰. On the efficiency of certain quasi-random ...
  • H. Sloan, I. Sloan, and S. Joe, ۱۹۹۴, Lattice methods ...
  • H. Gandomi, and A. H. Alavi, December ۲۰۱۲. Krill herd: ...
  • T. Bradley, J. du Toit, R. Tong, M. Giles, and ...
  • Y.-W. Leung, and Y. Wang, ۲۰۰۱. An orthogonal genetic algorithm ...
  • S. Otto, and J. P. Denier, ۲۰۰۵, An introduction to ...
  • A Hybrid Data Clustering Algorithm Using Modified Krill Herd Algorithm and K-MEANS [مقاله ژورنالی]
  • L. Peng, Y. Wang, and G. Dai, ۲۰۱۰, December in ...
  • R. Wang, L. Ma, T. Zhang, S. Cheng, and Y. ...
  • S. Mahdavi, S. Rahnamayan, and K. Deb, ۲۰۱۸. Opposition based ...
  • Q. Xu, L. Wang, N. Wang, X. Hei, and L. ...
  • D. Bajer, G. Martinović, and J. Brest, ۲۰۱۶. A population ...
  • M. Ergezer, and D. Simon, ۲۰۱۴. Mathematical and experimental analyses ...
  • J. MacQueen, ۱۹۶۷, June in Proceedings of the fifth Berkeley ...
  • S. Lloyd, ۱۹۸۲. Least squares quantization in PCM, IEEE transactions ...
  • F. Barenghi. CHAOS WITH MATLAB, Matlab tutorial, last accessed on ...
  • S. Wessing, ۲۰۱۹. Proper initialization is crucial for the Nelder–Mead ...
  • E. Segredo, E. Lalla-Ruiz, E. Hart, and S. Voß, ۲۰۲۰. ...
  • نمایش کامل مراجع