Opposition based Laplacian Ant Lion Optimizer

•OB-L-ALO is proposed to improve exploration and convergence rate of the original ALO algorithm.•Two strategies: Firstly, Laplace distributed random numbers. Secondly, Opposition based learning are employed.•A set of 27 benchmark problems have been used results verification.•The behavior analysis of...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of computational science Ročník 23; s. 71 - 90
Hlavní autoři:	Dinkar, Shail Kumar, Deep, Kusum
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.11.2017
Témata:	Ant Lion Optimizer Benchmark functions Laplace distribution Opposition based learning Optimization Benchmark functions Laplace distribution Ant Lion Optimizer Optimization Opposition based learning
ISSN:	1877-7503, 1877-7511
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!