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Communication dans un congrès

Genetic crossover operator for partially separable functions

Abstract : Partial separation is a mathematical technique that has been used in optimization for the last 15 years. On the other hand, genetic algorithms are widely used as global optimizers. This paper investigates how partial separability can be used in conjunction with GA. In the first part of this paper, a crossover operator designed to solve partially separable global optimization problems involving many variables is introduced. Then, a theoretical analysis is presented on a test case, along with practical experiments on fixed size populations, with different kinds of selection methods.
Type de document :
Communication dans un congrès
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https://hal-enac.archives-ouvertes.fr/hal-00937718
Contributeur : Laurence Porte Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : vendredi 25 avril 2014 - 15:12:24
Dernière modification le : mardi 19 octobre 2021 - 11:02:49
Archivage à long terme le : : vendredi 25 juillet 2014 - 10:41:27

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  • HAL Id : hal-00937718, version 1

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Nicolas Durand, Jean-Marc Alliot. Genetic crossover operator for partially separable functions. GP 1998, 3rd annual conference on Genetic Programming, Jul 1998, Madison, United States. pp xxxx. ⟨hal-00937718⟩

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