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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 466 - 471 (6page)
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This paper proposes accelerated Evolutionary Algorithms(EA), which is Evolution Strategies with Hessian Covariance(ES-HC). ES-HC generates individuals with covariance calculated from inverse Hessian matrix. Gradient information required to obtain Hessian is calculated from the costs of individuals produced by the evolution strategies(ES). The symmetric placement of the individuals with respect to the best individual is for calculating the gradient vector by the central difference method. For the estimation of the inverse Hessian matrix, Symmetric Rank-One update is used. Numerical test on various benchmark problems demonstrate that the proposed method gives faster convergence rate than ES, without sacrificing capability of global search.
목차
Abstract
1. 서론
2. 상관 변이
3. 알고리듬
4. 벤치마크 분석
5. 결론
참고문헌
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