File:DE Meta-Fitness Landscape (Sphere and Rosenbrock).JPG

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概要

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解説
English: Performance landscape showing how basic Differential Evolution (DE) performs in aggregate on the Sphere and Rosenbrock benchmark problems when varying the two DE parameters NP and F, and keeping fixed CR=0.9. Lower meta-fitness values means better DE performance. Such a performance landscape is very time-consuming to compute, especially for optimizers with several behavioural parameters, but it can be searched efficiently using the simple meta-optimization approach by Pedersen implemented in SwarmOps to uncover DE parameters with good performance.
日付
原典 投稿者自身による著作物
作者 Pedersen, M.E.H., Tuning & Simplifying Heuristical Optimization, PhD Thesis, 2010, University of Southampton, School of Engineering Sciences, Computational Engineering and Design Group.

ライセンス

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Public domain この著作物の著作権者である私は、この著作物における権利を放棄しパブリックドメインとします。これは全世界で適用されます。
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私は、あらゆる人に対して、法により必要とされている条件を除き、如何なる条件も課すことなく、あらゆる目的のためにこの著作物を使用する権利を与えます。

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現在の版2010年3月19日 (金) 07:332010年3月19日 (金) 07:33時点における版のサムネイル1,050 × 698 (158キロバイト)Optimering (トーク | 投稿記録){{Information |Description={{en|1=Performance landscape showing how basic Differential Evolution (DE) performs in aggregate on the Sphere and Rosenbrock benchmark problems when varying the two DE parameters NP and F, and keeping fixed CR=0.9. Lower meta-f

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