Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 112,298,152

 The Elite Optimality Procedure for Multi-Objective Evolutionary Algorithms
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Truong Hong Trinh
Nơi đăng: Advances in Computer Science Research; Số: ISSN: 2352-538x;Từ->đến trang: 133-137;Năm: 2016
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) are likely used to identify non-dominated solutions or Pareto front (the known Pareto front) in multi-objective optimization problems. The quality of Pareto front depends on evolution strategies that are evaluated under performance metrics of generational distance, spacing, and error ratio. In this paper, a procedure of Elite optimality is proposed to transform the known Pareto front (PFknown) into the true Pareto front (PFtrue). The Elite optimality procedure improves the quality of the Pareto fronts that deals with the biggest challenge in the multi-objective evolutionary algorithms.
ABSTRACT
Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) are likely used to identify non-dominated solutions or Pareto front (the known Pareto front) in multi-objective optimization problems. The quality of Pareto front depends on evolution strategies that are evaluated under performance metrics of generational distance, spacing, and error ratio. In this paper, a procedure of Elite optimality is proposed to transform the known Pareto front (PFknown) into the true Pareto front (PFtrue). The Elite optimality procedure improves the quality of the Pareto fronts that deals with the biggest challenge in the multi-objective evolutionary algorithms.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn