ScholarGate
Asisten
Machine learningEvolutionary Algorithm

NSGA-III

NSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III), dikembangkan oleh Kalyanmoy Deb dan Himanshu Jain pada tahun 2014, adalah algoritma evolusioner mutakhir untuk masalah optimasi multi-objektif. Algoritma ini memperluas algoritma NSGA-II yang populer dengan seleksi berbasis titik referensi, memungkinkan penanganan masalah dengan tiga atau lebih objektif yang saling bertentangan secara efektif.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraUnduh salindia

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.

Bandingkan berdampingan
ScholarGateNSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/operations-research/nsga-iii · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026