亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

AEFA: Artificial electric field algorithm for global optimization

计算机科学 库仑定律 趋同(经济学) 领域(数学) 元启发式 数学优化 库仑 启发式 算法 最优化问题 国家(计算机科学) 人口 人工智能 数学 物理 纯数学 人口学 量子力学 社会学 经济 经济增长 电子
作者
Anita Anita,Anupam Yadav
出处
期刊:Swarm and evolutionary computation [Elsevier BV]
卷期号:48: 93-108 被引量:344
标识
DOI:10.1016/j.swevo.2019.03.013
摘要

Electrostatic Force is one of the fundamental force of physical world. The concept of electric field and charged particles provide us a strong theory for the working force of attraction or repulsion between two charged particles. In the recent years many heuristic optimization algorithms are proposed based on natural phenomenon. The current article proposes a novel artificial electric field algorithm (AEFA) which inspired by the Coulomb's law of electrostatic force. The AEFA has been designed to work as a population based optimization algorithm, the concept of charge is extended to fitness value of the population in an innovative way. The proposed AEFA has been tested over a newly and challenging state-of-the-art optimization problems. The theoretical convergence of the proposed AEFA is also established along with statistical validation and comparison with recent state-of-the-art optimization algorithms. The presented study and findings suggests that the proposed AEFA as an outstanding optimization algorithms for non linear optimization.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
银色的溪水完成签到 ,获得积分10
1秒前
carl完成签到,获得积分10
3秒前
英姑应助腼腆小美采纳,获得10
5秒前
carl发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
dilli发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
科目三应助老实鞯采纳,获得10
10秒前
10秒前
GGBOND完成签到,获得积分10
10秒前
dgq_81发布了新的文献求助10
12秒前
零听发布了新的文献求助10
14秒前
123发布了新的文献求助20
15秒前
科研通AI6.2应助腼腆小美采纳,获得10
16秒前
没烦恼发布了新的文献求助10
21秒前
零听完成签到,获得积分10
21秒前
dgq_81完成签到,获得积分10
21秒前
吾系渣渣辉完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
29秒前
31秒前
32秒前
江氏巨颏虎完成签到,获得积分20
33秒前
33秒前
GinFF完成签到,获得积分20
36秒前
36秒前
leijh123发布了新的文献求助10
38秒前
xzn1123完成签到 ,获得积分0
38秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
orixero应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
39秒前
39秒前
39秒前
39秒前
希望天下0贩的0应助GinFF采纳,获得10
43秒前
车哥爱学习完成签到,获得积分10
43秒前
没烦恼发布了新的文献求助10
44秒前
46秒前
ly应助bamboo采纳,获得10
49秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Cronologia da história de Macau 1600
Developmental Peace: Theorizing China’s Approach to International Peacebuilding 1000
Traitements Prothétiques et Implantaires de l'Édenté total 2.0 1000
Earth System Geophysics 1000
Bioseparations Science and Engineering Third Edition 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6129482
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7957172
关于积分的说明 16512080
捐赠科研通 5247969
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2802698
邀请新用户注册赠送积分活动 1783785
关于科研通互助平台的介绍 1654822