A hybrid multi-objective evolutionary algorithm with feedback mechanism

Exploration and exploitation are two cornerstones for multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs). To balance exploration and exploitation, we propose an efficient hybrid MOEA (i.e., MOHGD) by integrating multiple techniques and feedback mechanism. Multiple techniques include harmony search, gen...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Jg. 48; H. 11; S. 4149 - 4173
Hauptverfasser:	Lu, Chao, Gao, Liang, Li, Xinyu, Zeng, Bing, Zhou, Feng
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer US 01.11.2018 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Artificial Intelligence Computer Science Convergence Evolutionary algorithms Exploitation Exploration Feedback Genetic algorithms Machines Manufacturing Mechanical Engineering Multiple objective analysis Pareto optimum Processes Searching Strategy Differential evolution Feedback mechanism Hybrid selection mechanism Harmony search Multi-objective evolutionary algorithm
ISSN:	0924-669X, 1573-7497
Online-Zugang:	Volltext
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