SMS-EMOA

SMS-EMOA:基于支配超体积的多目标选择。超体积测量(或SS度量)是一种常用的质量度量,用于比较进化多目标优化算法(EMOA)的结果。新的想法是明确目标的最大化的主导超体积内的优化过程。提出了一种基于超体积测度与非支配排序概念相结合的选择算子的稳态情绪特征。该算法的人口演变到一组分布良好的解决方案,从而集中在有趣的帕累托前沿区域。所设计的SSMIST选择EMOA(SMS-EMOA)的性能与两个和三个目标基准套件以及航空现实世界应用中的最先进的方法进行比较。


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  1. Guerreiro、Andreia P.、丰塞卡、Carlos M.:超体积夏普比率指标分析(2020)
  2. 林,吴;林,Qiuzhen;朱,Zexuan;李,简强;Jianyong,明明,α:基于分解多目标优化的多个乌托邦参考点的进化搜索(2019)
  3. 杨,开封;艾默里克,米迦勒;Duutz,安德烈;B·坡,托马斯:用盒分解算法高效计算期望超体积改进(2019)
  4. 周,Yuren;何,Xiaoyu;Xiang,Yi;CAI,Shaowei:一组新的多目标、多目标连续优化试验和综合实验评价(2019)
  5. 戈麦斯,Ricardo J.;Guerreiro,Andreia P.;库恩,托拜厄斯;Paqeta,卢:超体积子集选择问题的隐枚举策略(2018)
  6. 格雷纳,戴维;Pielux,贾可;Emperador,Jose M.;Galv An,BLAS;冬季,加布里埃尔:基于博弈论的进化算法:利用纳什在结构工程优化问题中的应用(2017)
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  8. Singh,Prasand;Coucuyt,Ivo;Elsayed,Khairy;DeChrjjver,Dirk;Dhane,汤姆:利用三重保真协同克里格替代模型的气体旋风器的多目标几何优化(2017)
  9. 王,郝;仁,义一,杜兹,安德雷;艾默里克,米迦勒:双目标优化超体积指标梯度上升中的转向支配点(2017)
  10. Taimoor的Aktar;SunMeMek,Christine A.:用RBF代理和多规则选择计算昂贵的多峰函数的多目标优化(2016)
  11. 戴维,Kriging,Helrer-Pe Rez,Kriging:基于Kriging的多目标优化约束处理的填充抽样准则(2016)
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  13. 奥利弗,Adanay;劳拉,Adriana;Alvarado,塞尔吉奥;萨利纳斯,爱德华多;爱德华多,Y:多目标模因算法的有向搜索方法(2016)
  14. 奥尔门丁格,李察;HANDL,朱丽亚;Knowles,约书亚:多目标优化:当目标表现出非均匀潜伏期(2015)
  15. 曹、Yongtao、斯穆克、Byran J.、鲁滨孙、Timothy J.:利用超体积指示器比较帕累托前沿:多准则最优实验设计的应用(2015)
  16. Dubois Lacoste,J·R·米耶;L·Pez Ib Aa Nez Ez,曼努埃尔;St u Zle,托马斯:帕累托局部搜索随时随地(2015)
  17. Filomeno Coelho,Rajay:双目标超体积帕累托优化(2015)
  18. 李,柯;Kwong,山姆;Deb,KalayMyy:进化多目标优化的双种群范式(2015)
  19. 李,米青;杨,盛翔;刘,Xiaohui:多目标优化问题的双目标演化(2015)
  20. 李,魏;王,雷;江,Qiaoyong;黑,Xinhong;王,Bin:基于分解的多目标云粒子优化算法(2015)