A Steady-State and Generational Evolutionary Algorithm for Dynamic Multiobjective Optimization

This paper presents a new algorithm, called steady-state and generational evolutionary algorithm, which combines the fast and steadily tracking ability of steady-state algorithms and good diversity preservation of generational algorithms, for handling dynamic multiobjective optimization. Unlike most...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on evolutionary computation Ročník 21; číslo 1; s. 65 - 82
Hlavní autoři:	Jiang, Shouyong, Yang, Shengxiang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.02.2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Change detection change response Changing environments Dynamic characteristics dynamic multiobjective optimization Evolutionary algorithms Evolutionary computation Genetic algorithms Heuristic algorithms Multiple objective analysis Optical fibers Optimization Pareto optimization Sociology Statistics Steady state steady-state and generational evolutionary algorithm Tracking
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!