Algorisme Genètic Multiobjectiu (MOGA) — Cerca Evolutiva de Solucions Pareto-Optimals
Un Algoritme Genètic Multiobjectiu (MOGA) és un mètode de computació evolutiva que fa evolucionar una població de solucions candidates cap a un front Pareto-òptim, optimitzant simultàniament dues o més funcions objectiu conflictives. Evita col·lapsar els compromisos en una única puntuació, produint en canvi un conjunt de solucions no dominades perquè el decisor triï.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Fonts
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley. ISBN: 9780201157673
- Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. DOI: 10.1109/4235.996017 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/simulation/multi-objective-genetic-algorithm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Algorisme genèticOptimització↔ compare
- Optimitació MultiobjectiuSimulació↔ compare
- Optimització d'Eixam de Partícules Multiobjectiu (MOPSO)Simulació↔ compare
- Têmplat Simulat Multiobjectiu (MOSA)Simulació↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →