A comparative study on multiobjective metaheuristics for solving constrained in-core fuel management optimisation problems

In this paper, the topic of constrained multiobjective in-core fuel management optimisation (MICFMO) using metaheuristics is considered. Several modern and state-of-the-art metaheuristics from different classes, including evolutionary algorithms, local search algorithms, swarm intelligence algorithm...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Computers & operations research Jg. 75; S. 174 - 190
Hauptverfasser:	Schlünz, E.B., Bokov, P.M., van Vuuren, J.H.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Elsevier Ltd 01.11.2016 Pergamon Press Inc
Schlagworte:	Algorithms Comparative studies Constraint handling Constraints Genetic algorithms Handling Heuristic Heuristic methods In-core fuel management optimisation Mathematical models Metaheuristics Multiobjective optimisation Nuclear reactor Nuclear reactors Optimization Penalty function Problem solving Search algorithms Statistical analysis Constraint handling In-core fuel management optimisation Metaheuristics Multiobjective optimisation Nuclear reactor
ISSN:	0305-0548, 1873-765X, 0305-0548
Online-Zugang:	Volltext
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