SPEA2

SPEA2 -强度帕累托进化算法2:SPEA2在精英多目标进化算法中的应用。这是一个改进版本的强度帕累托EA(SPEA),并结合了细粒度的健身分配策略,密度估计技术,以及增强的档案截断方法。SPEA2与固定规模的人口(档案)一起运作,从中有希望的候选人被描绘成下一代的父母。然后产生的后代与旧的竞争,以包含在种群中。


ZBMaCT中的参考文献(413篇文章中引用)

显示结果21至40的413。
按年份排序(引文
  1. Ortega Casanova,J.L.,C.H.:一个非常低的雷诺兹数层叠混合的CFD研究:一个方柱的俯仰和隆起(2018)
  2. 郑,Yaochen;陈,简乔:一种改进的多目标粒子群优化算法及其在深水复合提升管设计中的应用(2018)
  3. 杰阿法尔,Moussaoui,Abdelouahab;Ben Abdelaziz,Fouad:一种多目标离散优化的合作群智能算法及其在背包问题中的应用(2018)
  4. Aalaei,阿明;KayvayWo,瓦希德;Davoudpour,哈米德:抢占式同机并行调度问题的多目标优化(2017)
  5. 阿布哈瓦什,穆罕默德;Sead,HaithAM;Deb,KalayMyy:利用Karush Kuhn Tucker最优局部搜索实现进化多准则优化算法的快速收敛(2017)
  6. Capitanescu,F;Marvuglia,A;BeNETTO,E;艾哈马迪,A.;Tiruta Barna,L:基于线性规划的有针对性的局部搜索用于昂贵的多目标优化问题:在饮用水生产装置中的应用(2017)
  7. 达塔,Shanouk;Ghosh,Abhiroop;三亚铝,Krishnendu;DAS,SWAGAATAM:一种径向边界相交辅助内点法的多目标优化(2017)
  8. 多尔吉,A. B.;Eremeev,A. V.;Sigaev,V. S.:生产线多准则缓冲容量优化问题的分析(2017)
  9. Feliot,保罗;BECT,朱利安;巴斯克斯,艾曼纽:约束单目标和多目标优化的贝叶斯方法(2017)
  10. FILATOVAS,Ernestas;兰-因斯卡斯,Algirdas;Kurasova,奥尔加;ILIN斯卡斯,尤利乌斯:一种基于偏好的多目标进化算法RNSGA-II的随机局部搜索(2017)
  11. 高,贾乐;邢,青花镇;范,Chengli;Liang,智兵:基于多信息进化算法的最新存储信息自适应选择策略(2017)
  12. 龚,茅果;江,向明;李,郝:基于正则化的不适定问题的优化方法:一个调查和多目标框架(2017)
  13. 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)
  14. Halassi,Abdoul hafar:一种基于吸引子的多目标粒子群优化算法(2017)
  15. Iturriaga,圣地亚哥;Dorronsoro,伯纳布;Nesmachnow,塞尔吉奥:分布式数据中心联盟中的能量和服务级调度的多目标进化算法(2017)
  16. 贾,淳化;朱,洪:一种改进的基于文化算法的多目标粒子群优化算法(2017)
  17. Kukkonen,佐久;Coello Coello,Carlos A.:数值进化优化的广义差分进化(2017)
  18. 刘,Ruochen;李,Jianxia;范,敬;穆,Caihong;焦,鲤城:一种基于多群体粒子群优化算法的动态多目标优化协同进化技术(2017)
  19. LWN,Khin T.;曲荣,MacCarthy,Bart L.:均值VaR投资组合优化:一个非参数方法(2017)
  20. 奥尔特加,格罗瑞娅;FILATOVAS,Ennistas;Garz n,E. M.;CasADO,L. G.:多核CPU和/或GPU上的帕累托支配排序的非支配排序过程(2017)

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