Adaptive ε-Constraint Multi-Objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition and Differential Evolution

To improve distribution and convergence of the obtained solution set in constrained multi-objective optimization problems, this paper presents an adaptive <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">\varepsilon </tex-math></inline-formula>-constraint multi-objective...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE access Jg. 9; S. 17596 - 17609
Hauptverfasser:	Liu, Bing-Jie, Bi, Xiao-Jun
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Piscataway IEEE 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Adaptive algorithms Constrained many-objective optimization Constraints Convergence Decomposition differential evolution algorithm Diversity reception Evolutionary algorithms Evolutionary computation Genetic algorithms Linear programming MOEA/D Multiple objective analysis Optimization Search problems Sociology Statistics ε-constrain handling techniques
ISSN:	2169-3536, 2169-3536
Online-Zugang:	Volltext
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