Wyszukiwarka
Abstrakt
A novel idea of performing evolutionary computations for solving highly-dimensional multi-objective optimization (MOO) problems is proposed. The information about individual genders is applied. This information is drawn out of the fitness of individuals and applied during the parental crossover in the evolutionary multi-objective optimization (EMO) processes. The paper introduces the principles of the genetic-gender approach (GGA) and illustrates its performance by means of examples of multi-objective optimization tasks.
Cytowania
-
1
CrossRef
-
0
Web of Science
-
4
Scopus
Autorzy (2)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja monograficzna
- Typ:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
- Opublikowano w:
-
Advances in Intelligent Systems and Computing
nr AISC 230,
strony 161 - 174,
ISSN: 2194-5357 - Tytuł wydania:
- Intelligent Systems in Technical and Medical Diagnostics strony 161 - 174
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2014
- Opis bibliograficzny:
- Kowalczuk Z., Białaszewski T.: Gender approach to multi-objective optimization of detection systems by pre-selection of criteria// Intelligent Systems in Technical and Medical Diagnostics/ ed. J.Korbicz, M.Kowal : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2014, s.161-174
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-642-39881-0_13
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 66 razy