A Hybrid Optimization Method Using a Real-coded Multi-parent GA, Simplex & Simulated Annealing with Applications in Resolution of Overlapped Signals

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概要

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• This paper presents a GA algorithm for function optimization that combines the features of Simplex crossover and Simulated Annealing. Hybridization with a local search tool like Simplex directs the GA to more promising search spaces while preventing premature local minima convergence. The use of Simulated Annealing(SA) as a mutation operator further enhances the GA's overall capability. This elitist real-coded multi-parent model is able to address the issue of slow convergence rate very well and is robust in optimizing epistatic multimodal problems. In addition to test functions, our model was applied to the resolution of overlapping signals.

• 琉球大学工学部の論文

著者

• 陳 延偉

  立命館大学情報理工学部

• 陳 延偉

  Coll. Of Information Sci. And Engineering Ritsumeikan Univ. 525-8577 Jpn

• Chen Y‐w

  Faculty Of Engineering University Of The Ryukyus

• Chen Yen-wei

  Faculty Of Engineering Univ. Of The Ryukyus:institute Of Computational Scienceand Engineering Ocean

• Chen Y‐w

  Department Of Electrical And Electronic Engineering Faculty Of Engineering University Of The Ryukyus

• 仲尾 善勝

  琉球大学電気電子工学科

• 仲尾 善勝

  Faculty Of Engineering Univ. Of The Ryukyus

• Nakao Z

  Univ. Ryukyus Okinawa Jpn

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