کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1142748 | 957162 | 2011 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
MB-GNG: Addressing drawbacks in multi-objective optimization estimation of distribution algorithms
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات گسسته و ترکیبات
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
We examine the model-building issue related to multi-objective estimation of distribution algorithms (MOEDAs) and show that some of their, as yet overlooked, characteristics render most current MOEDAs unviable when addressing optimization problems with many objectives. We propose a novel model-building growing neural gas (MB-GNG) network that is specially devised for properly dealing with that issue and therefore yields a better performance. Experiments are conducted in order to show from an empirical point of view the advantages of the new algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Operations Research Letters - Volume 39, Issue 2, March 2011, Pages 150-154
Journal: Operations Research Letters - Volume 39, Issue 2, March 2011, Pages 150-154
نویسندگان
Luis MartÃ, Jesús GarcÃa, Antonio Berlanga, Carlos A. Coello Coello, José M. Molina,