比萨

PISA由两部分组成:PISA是一个基于文本的搜索算法接口。它将优化过程分为两个模块。一个模块包含优化问题的所有部分(例如,解决方案的评估、问题表示、解决方案的变化)。另一个模块包含与优化问题无关的部分(主要是选择过程)。这两个模块作为单独的程序实现,通过文本文件进行通信。PISA是一个现成的模块库,即优化问题(测试和基准测试问题)、选择模块(进化多目标优化器)和性能评估模块。


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按年份排序(引用)
  1. Drake,John H.;Kheiri,Ahmed;厄兹坎,Ender;Burke,Edmund K.:选择超启发式的最新进展(2020)
  2. Gergel,Victor;Kozinov,Evgeny:基于搜索信息密集重用的高效多准则优化(2018)
  3. 《基于巴努塔的水资源优化》;巴鲁塔-卡迪塔(Barnuta-to-Looking plants);《基于巴努塔(Barnuta)的水资源优化》(multi-Glitta problems);巴努塔(Barnuta)指导下的水资源优化;基于巴努塔(Barnuta)的水资源优化;多目标优化(Capita-water optimization);巴努塔(
  4. Cotnoir,Christopher M.;Terzić,Balša:解耦线性和非线性机制:非线性多维优化效率评估(2017)
  5. Redondo,J.L.;Fernández,J.;Ortigosa,P.M.:FEMOA:一种快速高效的多目标进化算法(2017)
  6. 叶田,程冉,张兴义,金耀初:PlatEMO:MATLAB进化多目标优化平台(2017)第十四章
  7. Martí,Luis;García,Jesús;Berlanga,Antonio;Molina,JoséM.:MONEDA:基于神经网络的分布估计算法的可伸缩多目标优化(2016)
  8. Mavrotas,George;Florios,Kostas;Figueira,JoséRui:多目标多维背包问题的基于核心的改进算法:计算研究和与元启发式的比较(2015)
  9. Antonelli,Michela;Ducange,Pietro;Marcelloni,Francesco:一种用于模糊规则分类器的快速高效多目标进化学习方案(2014)
  10. Comis Da Ronco,Claudio;Ponza,Rita;Benini,Ernesto:航空气动外形优化:快速有效的多目标方法(2014)
  11. Denysiuk,Roman;Costa,Lino;Santo,Isabel Esírito:由下降方向引导的广义多目标进化算法(2014)
  12. Derbel,Bilel;Humeau,Jérémie;Liefoogh,Arnaud;Verel,Sébastien:分布式本地化双目标搜索(2014)
  13. 叶夫图申科,于。G、 ;Posypkin,M.A.:非均匀覆盖方法在保证精度的情况下解决多准则优化问题(2014)
  14. Antonelli,Michela;Ducange,Pietro;Marcelloni,Francesco:回归问题的有效多目标进化模糊系统(2013)
  15. Dahmani,Nadia;Krichen,Saoussen;Clautiaux,François;Talbi,El Ghazali:双目标二维向量包装问题多目标进化算法的比较研究(2013)
  16. Frutos,Mariano;Tohmé,Fernando:作业车间调度问题的多目标模因算法(2013)
  17. Humeau,J.;Liefooghe,A.;Talbi,E.-G.;Verel,S.:ParadisEO-MO:从适应度景观分析到有效的局部搜索算法(2013)
  18. Kim,Hyongjin;Liou,Meng Sing:多目标遗传算法的新适应度共享方法(2013)
  19. Mavrotas,George;Florios,Kostas:在多目标整数规划问题中寻找精确帕累托集的增广(\varepsilon)-约束方法(AUGMECON2)的改进版本(2013)
  20. Oliver,John M.;Kipouros,Timoleon;Savill,A.Mark:应用于翼型多目标优化的自适应遗传算法(2013)ioport公司

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