ScholarGate
Asistent
Machine learningEvolutionary Algorithm

NSGA-III

NSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III), vyvinutý Kalyanmoyem Debem a Himanshu Jainem v roce 2014, je nejmodernější evoluční algoritmus pro víceúčelové optimalizační problémy. Rozšiřuje populární algoritmus NSGA-II o výběr založený na referenčních bodech, což umožňuje efektivní řešení problémů se třemi nebo více konfliktními cíli.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyStáhnout prezentaci

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Mapa metod

Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.

Zdroje

  1. Deb, K., & Jain, H. (2014). An evolutionary many-objective optimization algorithm using reference-point-based nondominated sorting approach, part I: Solving problems with box constraints. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 18(4), 577-601. DOI: 10.1109/TEVC.2013.2281534
  2. Deb, K., Agrawal, S., Pratap, A., & 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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/operations-research/nsga-iii

Která metoda?

Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.

Porovnat vedle sebe
ScholarGateNSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/operations-research/nsga-iii · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026