کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6856489 | 1437959 | 2018 | 36 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new hybrid memetic multi-objective optimization algorithm for multi-objective optimization
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم بهینه سازی چند منظوره چند منظوره ترکیبی جدید برای بهینه سازی چند منظوره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
محاسبات تکاملی، محاسبات ترکیبی، برنامه نویسی چندگانه، تنوع الگوریتم، الگوریتم شبیه سازی قورباغه، بهینه سازی فوق العاده،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
To deal with the multi-objective optimization problems (MOPs), a meta-heuristic based on an improved shuffled frog leaping algorithm (ISFLA) which belongs to memetic evolution is presented. For the MOPs, both diversity maintenance and searching effectiveness are crucial for algorithm evolution. In this work, modified calculation of crowding distance to evaluate the density of a solution, memeplex clustering analyses based on a grid to divide the population, and new selection measure of global best individual are proposed to ensure the diversity of the algorithm. A multi-objective extremal optimization procedure (MEOP) is also introduced and incorporated into ISFLA to enable the algorithm to evolve more effectively. Finally, the experimental tests on thirteen unconstrained MOPs and DTLZ many-objective problems show that the proposed algorithm is flexible to handle MOPs and many-objective problems. The effectiveness and robustness of the proposed algorithm are also analyzed in detail.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volumes 448â449, June 2018, Pages 164-186
Journal: Information Sciences - Volumes 448â449, June 2018, Pages 164-186
نویسندگان
Jianping Luo, Yun Yang, Qiqi Liu, Xia Li, Minrong Chen, Kaizhou Gao,