A Dual-Population-Based NSGA-III for Constrained Many-Objective Optimization

The main challenge for constrained many-objective optimization problems (CMaOPs) is how to achieve a balance between feasible and infeasible solutions. Most of the existing constrained many-objective evolutionary algorithms (CMaOEAs) are feasibility-driven, neglecting the maintenance of population c...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Entropy (Basel, Switzerland) Ročník 25; číslo 1; s. 13
Hlavní autoři:	Geng, Huantong, Zhou, Zhengli, Shen, Junye, Song, Feifei
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Switzerland MDPI AG 21.12.2022 MDPI
Témata:	Archives & records coevolution Collaboration constrained many-objective optimization Constraints Design dual-population evolutionary algorithm Evolutionary algorithms Feasibility Genetic algorithms Methods Multiple objective analysis Optimization Populations ε-constraint handling constrained many-objective optimization ε-constraint handling coevolution dual-population evolutionary algorithm
ISSN:	1099-4300, 1099-4300
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!