Quaternion-Based Backtracking Search Optimization Algorithm

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de São Carlos (UFSCar)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.creatorPassos, Leandro Aparecido-
Autor(es): dc.creatorRodrigues, Douglas-
Autor(es): dc.creatorPapa, Joao Paulo [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorIEEE-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:15:22Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:15:22Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-10-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-10-
Data de envio: dc.date.issued2019-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/197587-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/197587-
Descrição: dc.descriptionFitness landscape has been one of the main limitations regarding optimization tasks. Although meta-heuristic techniques have achieved outstanding results over a large variety of problems, some issues related to the function geometry and the risk to get trapped from local optima are issues that still require attention. To deal with this problem, we propose the Quaternion-based Backtracking Search Optimization Algorithm, a variant of the standard Backtracking Search Optimization Algorithm that maps each decision variable in a tensor onto a hypercomplex search space, whose landscape is expected to be smoother. Experiments conducted using nine benchmarking functions showed considerably better results than the ones achieved over standard search spaces, as well as more accurate results than some quaternion-based methods as well.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionUFSCar Fed Univ Sao Carlos, Dept Comp, Sao Carlos, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUNESP Sao Paulo State Univ, Sch Sci, Bauru, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUNESP Sao Paulo State Univ, Sch Sci, Bauru, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 001-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2013/07375-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/16250-9-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2016/06441-7-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 306166/2014-3-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 307066/2017-7-
Formato: dc.format3014-3021-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherIeee-
Relação: dc.relation2019 Ieee Congress On Evolutionary Computation (cec)-
???dc.source???: dc.sourceWeb of Science-
Palavras-chave: dc.subjectBacktracking Search Optimization Algorithm-
Palavras-chave: dc.subjectQuaternions-
Palavras-chave: dc.subjectMeta-heuristics-
Título: dc.titleQuaternion-Based Backtracking Search Optimization Algorithm-
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