A two-phase evolutionary algorithm framework for multi-objective optimization
This paper proposes a two-phase evolutionary algorithm framework for solving multi-objective optimization problems (MOPs), which allows different users to flexibly handle MOPs with different existing algorithms. In the first phase, a specific multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) with a smal...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Jiang, S., Chen, Zefeng |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/154500 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Evolutionary algorithms for multi-objective optimization: Performance assessments and comparisons
بواسطة: Tan, K.C., وآخرون
منشور في: (2014) -
Multi objective evolutionary optimization in uncertain environments
بواسطة: CHIA JUN YONG
منشور في: (2012) -
EVOLUTIONARY MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION IN STATIC AND DYNAMIC ENVIRONMENTS
بواسطة: GEE SEN BONG
منشور في: (2016) -
A study on distribution preservation mechanism in evolutionary multi-objective optimization
بواسطة: Khor, E.F., وآخرون
منشور في: (2014) -
A hybrid multi-objective evolutionary algorithm for solving truck and trailer vehicle routing problems
بواسطة: Tan, K.C., وآخرون
منشور في: (2014)