A Novel Dual-Stage Dual-Population Evolutionary Algorithm for Constrained Multiobjective Optimization

In addition to the search for feasible solutions, the utilization of informative infeasible solutions is important for solving constrained multiobjective optimization problems (CMOPs). However, most of the existing constrained multiobjective evolutionary algorithms (CMOEAs) cannot effectively explor...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on evolutionary computation Ročník 26; číslo 5; s. 1129 - 1143
Hlavní autoři:	Ming, Mengjun, Wang, Rui, Ishibuchi, Hisao, Zhang, Tao
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.10.2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Coevolution constrained multiobjective optimization problems (CMOPs) Constraints Convergence Evolutionary algorithms Evolutionary computation Exploitation exploration Genetic algorithms Matrix Multiple objective analysis Optimization Pareto optimization Populations Search problems Sociology Statistics Switches
ISSN:	1089-778X, 1941-0026
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!