Love Evolution Algorithm: a stimulus–value–role theory-inspired evolutionary algorithm for global optimization

This paper proposes the Love Evolution Algorithm (LEA), a novel evolutionary algorithm inspired by the stimulus–value–role theory. The optimization process of the LEA includes three phases: stimulus, value, and role. Both partners evolve through these phases and benefit from them regardless of the o...

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Veröffentlicht in:The Journal of supercomputing Jg. 80; H. 9; S. 12346 - 12407
Hauptverfasser: Gao, Yuansheng, Zhang, Jiahui, Wang, Yulin, Wang, Jinpeng, Qin, Lang
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.06.2024
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:0920-8542, 1573-0484
Online-Zugang:Volltext
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