Clustering of moving vectors for evolutionary computation

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抄録

We propose a method for clustering moving vectors oriented around two different local optima and some methods for improving the clustering performance. Evolutionary computation is an optimization method for finding the global optimum iteratively using multiple individuals; we propose a method for estimating the global optimum mathematically using the moving vectors between parent individuals and their offspring. Our proposed clustering method is the first to tackle the extension of the estimation method to multi-modal optimization. We describe the algorithm of the clustering method, the improvements made to the method, and the estimation performance for two local optima.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルProceedings of the 2015 7th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, SoCPaR 2015
編集者Mario Koppen, Azah Kamilah Muda, Kun Ma, Bing Xue, Hideyuki Takagi, Ajith Abraham
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ169-174
ページ数6
ISBN(電子版)9781467393607
DOI
出版ステータス出版済み - 6 15 2016
イベント7th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, SoCPaR 2015 - Fukuoka, 日本
継続期間: 11 13 201511 15 2015

出版物シリーズ

名前Proceedings of the 2015 7th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, SoCPaR 2015

その他

その他7th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, SoCPaR 2015
国/地域日本
CityFukuoka
Period11/13/1511/15/15

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • 信号処理
  • 制御と最適化
  • モデリングとシミュレーション

フィンガープリント

「Clustering of moving vectors for evolutionary computation」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル