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A selection process for genetic algorithm using clustering analysis

Chehouri Adam, Younès Rafic, Khoder Jihan, Perron Jean et Ilinca Adrian. (2017). A selection process for genetic algorithm using clustering analysis. Algorithms, 10, (4), p. 123.

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URL officielle: http://dx.doi.org/doi:10.3390/a10040123

Résumé

This article presents a newly proposed selection process for genetic algorithms on a class of unconstrained optimization problems. The k-means genetic algorithm selection process (KGA) is composed of four essential stages: clustering, membership phase, fitness scaling and selection. Inspired from the hypothesis that clustering the population helps to preserve a selection pressure throughout the evolution of the population, a membership probability index is assigned to each individual following the clustering phase. Fitness scaling converts the membership scores in a range suitable for the selection function which selects the parents of the next generation. Two versions of the KGA process are presented: using a fixed number of clusters K (KGAf) and via an optimal partitioning Kopt (KGAo) determined by two different internal validity indices. The performance of each method is tested on seven benchmark problems.

Type de document:Article publié dans une revue avec comité d'évaluation
Volume:10
Numéro:4
Pages:p. 123
Version évaluée par les pairs:Oui
Date:3 Novembre 2017
Sujets:Sciences naturelles et génie
Sciences naturelles et génie > Génie
Sciences naturelles et génie > Génie > Génie mécanique
Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Mathématiques appliquées
Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Mathématiques fondamentales
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département des sciences appliquées
Départements et modules > Département des sciences appliquées > Module d'ingénierie
Départements et modules > Département des sciences appliquées > Programmes d'études de cycles supérieurs en ingénierie
Mots-clés:genetic algorithm, selection process, clustering, k-means, optimization algorithm
Déposé le:04 déc. 2017 23:25
Dernière modification:04 déc. 2017 23:25
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