Višeobjektna optimizacija rojem čestica (MOPSO)
Višeobjektna optimizacija rojem čestica (MOPSO) je metaheuristika inteligencije roja koja proširuje izvornu optimizaciju rojem čestica (PSO) za istovremeno rješavanje više konfliktnih objektivnih funkcija. Održava vanjsku Pareto arhivu i koristi selekciju temeljenu na dominaciji kako bi vodila populaciju kandidatskih rješenja prema pravoj Pareto fronti bez potrebe za a priori informacijama o preferencijama.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Izvori
- Coello Coello, C. A., Pulido, G. T., & Lechuga, M. S. (2004). Handling multiple objectives with particle swarm optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 8(3), 256–279. DOI: 10.1109/TEVC.2004.826067 ↗
- Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), Perth, Australia, 4, 1942–1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/simulation/multi-objective-particle-swarm-optimization
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.
- Višekriterijska optimizacija rojevima mrava (MOACO)Simulacija↔ compare
- Višeciljni genetički algoritam (MOGA)Simulacija↔ compare
- Višeciljna optimizacijaSimulacija↔ compare
- Višeciljna simulirana kaljenost (MOSA)Simulacija↔ compare
- Optimizacija rojem čestica (PSO)Optimizacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →