ĐA TÁC VỤ TIẾN HÓA: KỸ THUẬT TỐI ƯU HÓA MỚI
In the last decades, evolutionary algorithms (EAs) have been successfully applied to solve various optimization problems in science and technology. These issues are usually categorized into two groups: i) Single-objective optimization (SOO), where each point in the search space of the problem is map...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Bài viết |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
Trường Đại học Đà Lạt
2023
|
| Truy cập trực tuyến: | https://tckh.dlu.edu.vn/index.php/tckhdhdl/article/view/428 https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/114303 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
|---|
| Tóm tắt: | In the last decades, evolutionary algorithms (EAs) have been successfully applied to solve various optimization problems in science and technology. These issues are usually categorized into two groups: i) Single-objective optimization (SOO), where each point in the search space of the problem is mapped to a target value scalar; and ii) Multi-objective optimization (MOO), where each point in the search space of the problem is mapped to a target vector. In this paper, we will introduce a completely new kind of third-party evolutionary multitasking, which allows simultaneous optimization of different optimization problems on a single population and is called multifactorial optimization (MFO). |
|---|