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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.18 No.3
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 425 - 448 (24page)
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In this paper, a new Pigeon Colony Algorithm (PCA) based on the features of a pigeon colony flying is proposed for solving global numerical optimization problems. The algorithm mainly consists of the take-off process, flying process and homing process, in which the take-off process is employed to homogenize the initial values and look for the direction of the optimal solution; the flying process is designed to search for the local and global optimum and improve the global worst solution; and the homing process aims to avoid having the algorithm fall into a local optimum. The impact of parameters on the PCA solution quality is investigated in detail. There are low-dimensional functions, high-dimensional functions and systems of nonlinear equations that are used to test the global optimization ability of the PCA. Finally, comparative experiments between the PCA, standard genetic algorithm and particle swarm optimization were performed. The results showed that PCA has the best global convergence, smallest cycle indexes, and strongest stability when solving high-dimensional, multi-peak and complicated problems.
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Colorni, A. / 1991 / A distributed optimization by ant colonies / Proceedings of the 1st European Conference on Artificial Life
Eberhart, R.C. / 1995 / A new optimizer using particle swarm theory / Proceedings of the 6th International Symposium On Micro Machine and Human Science
Elbeltagi, E. / 2005 / Comparison among five evolutionary-based optimization algorithms / Adv. Eng. Inform. 19(1):43~53
Eusuff, M. / 2006 / Shuffled frog-leaping algorithm : a memetic meta-heuristic for discrete optimization / Eng. Optimiz 38(2):129~154
Eusuff, M.M. / 2003 / Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm / J. Water Res. Pl.-ASCE 129(3):210~225
Eberhart, R.C. / 1995 / A new optimizer using particle swarm theory / Proceedings of the 6th International Symposium On Micro Machine and Human Science
Elbeltagi, E. / 2005 / Comparison among five evolutionary-based optimization algorithms / Adv. Eng. Inform. 19(1):43~53
Eusuff, M. / 2006 / Shuffled frog-leaping algorithm : a memetic meta-heuristic for discrete optimization / Eng. Optimiz 38(2):129~154
Eusuff, M.M. / 2003 / Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm / J. Water Res. Pl.-ASCE 129(3):210~225
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