Többfunkciós genetikai algoritmus (MOGA) – Evolúciós keresés Pareto-optimális megoldásokra
A többfunkciós genetikai algoritmus (MOGA) egy evolúciós számítási módszer, amely a jelölt megoldások populációját egy Pareto-optimális front felé fejleszti, egyidejűleg optimalizálva két vagy több ellentmondásos célfüggvényt. Elkerüli a kompromisszumok egyetlen pontszámba való összeomlását, ehelyett nem dominált megoldások halmazát állítja elő a döntéshozó számára a választáshoz.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Genetikus algoritmusOptimalizálás↔ compare
- Többfunkciós optimalizálásSzimuláció↔ compare
- Multi-objective particle swarm optimizationSzimuláció↔ compare
- Többcélú Szimulált Hőkezelés (MOSA)Szimuláció↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →