Wyszukiwarka
Improving evolutionary multi-objective optimisation using genders [Usprawnienie ewolucyjnej wielokryterialnej optymalizacji poprzez zastosowanie rodzajników]
Abstrakt
W rozwiązywaniu wielkowymiarowych problemów wielokryterialnej optymalizacji za pomocą obliczeń ewolucyjnych (EMO) koncepcja dominacji w sensie Pareto nie jest efektywna. Dlatego w pracy rozważa się nowe podejście do rozwiązywania zadań wielokryterialnej optymalizacji metodą EMO, w którym wprowadza się pojęcie rodzajników genetycznych w celu rozróżnienia rozmaitych grup kryteriów oraz związanych z nimi subkryterialnych rozwiązań (osobników), które podlegają krzyżowaniu na zasadzie różnoimienności. Podejście takie (poprzez eliminację nieefektywnego parowania osobników podobnych) służy również podtrzymywaniu różnorodności wśród wynikowych Pareto-optymalnych rozwiązań.
Autorzy (2)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuł w czasopiśmie z listy filadelfijskiej
- Opublikowano w:
-
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
nr 4029,
strony 390 - 399,
ISSN: 0302-9743 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2006
- Opis bibliograficzny:
- Kowalczuk Z., Białaszewski T.: Improving evolutionary multi-objective optimisation using genders [Usprawnienie ewolucyjnej wielokryterialnej optymalizacji poprzez zastosowanie rodzajników]// LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. -Vol. 4029., (2006), s.390-399
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 97 razy