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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.11
- 수록면
- 693 - 696 (4page)
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Global optimization is a method for finding more reliable models in various fields, such as financial engineering, pattern recognition, process optimization. In this study, we compare and analyze the performance of the state-of-the-art global optimization techniques, which include Genetic Algorithm (DE,SCGA), Simulated Annealing (ASA, DSSA, SAHPS), Tabu & Direct Search (DTS, DIRECT), Deterministic (MCS, SNOBIT), and Trust-Region algorithm. The test functions for the experiments are Benchmark problems in Hedar & Fukushima (2004), which are evaluated with respect to efficiency and accuracy. Through the experiment, we analyse the computational complexity of the methods and finally discuss the pros and cons of them.
목차
Abstract
1. 연구배경
2. 알고리즘 종류
3. 실험 방법
4. 실험 결과
5. 결과분석
References
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