Wyszukiwarka
Abstrakt
Paper presents a computational optimization study using a genetic gender approach for solving multi-objective optimization problems of detection observers. In this methodology the information about an individual gender of all the considered solutions is applied for the purpose of making distinction between different groups of objectives. This information is drawn out of the fitness of individuals and applied during a current parental crossover in the performed evolutionary multi-objective optimization (EMO) processes.
Cytowania
-
2
CrossRef
-
0
Web of Science
-
2
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
- Tytuł wydania:
- Advanced and Intelligent Computations in Diagnosis and Control strony 317 - 329
- ISSN:
- 2194-5357
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2016
- Opis bibliograficzny:
- Białaszewski T., Kowalczuk Z.: Solving highly-dimensional multi-objective optimization problems by means of genetic gender// Advanced and Intelligent Computations in Diagnosis and Control/ ed. Z. Kowalczuk Cham – Heidelberg – New York – Dordrecht – London : Springer IP Switzerland, 2016, s.317-329
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-319-23180-8_23
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 81 razy