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A restart CMA evolution strategy with increasing population size

  • ETH Zurich

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Résumé

In this paper we introduce a restart-CMA-evolution strategy, where the population size is increased for each restart (IPOP). By increasing the population size the search characteristic becomes more global after each restart. The IPOP-CMA-ES is evaluated on the test suit of 25 functions designed for the special session on real-parameter optimization of CEC 2005. Its performance is compared to a local restart strategy with constant small population size. On unimodal functions the performance is similar. On multi-modal functions the local restart strategy significantly outperforms IPOP in 4 test cases whereas IPOP performs significantly better in 29 out of 60 tested cases.

langue originaleAnglais
titre2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, IEEE CEC 2005. Proceedings
EditeurIEEE Computer Society
Pages1769-1776
Nombre de pages8
ISBN (imprimé)0780393635, 9780780393639
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2005
Modification externeOui
Evénement2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2005 - Edinburgh, Scotland, Royaume-Uni
Durée: 2 sept. 20055 sept. 2005

Série de publications

Nom2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, IEEE CEC 2005. Proceedings
Volume2

Une conférence

Une conférence2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2005
Pays/TerritoireRoyaume-Uni
La villeEdinburgh, Scotland
période2/09/055/09/05

Empreinte digitale

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