Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA)
Multi-Objective Simulated Annealing (MOSA) breidt de klassieke simulated annealing metaheuristiek uit naar problemen met twee of meer conflicterende objectieve functies. In plaats van te convergeren naar één enkel optimum, verkent MOSA stochastisch de oplossingsruimte en onderhoudt een archief van niet-gedomineerde (Pareto-optimale) oplossingen, wat besluitvormers een diverse afwegingsfront biedt in plaats van één voorgeschreven antwoord.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Czyzak, P., Jaszkiewicz, A. (1998). Pareto simulated annealing — a metaheuristic technique for multiple-objective combinatorial optimization. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 7(1), 34–47. DOI: 10.1007/978-3-642-59132-7_33 ↗
- Serafini, P. (1992). Simulated annealing for multi-objective optimization problems. In Proceedings of the Tenth International Conference on Multiple Criteria Decision Making, Taipei, Taiwan, pp. 87–96. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Simulated Annealing. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/multi-objective-simulated-annealing
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.
- Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA)Simulatie↔ compare
- Multi-Objective OptimizationSimulatie↔ compare
- Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)Simulatie↔ compare
- Multi-objective Tabu Search (MOTS)Simulatie↔ compare
- Gesimuleerde AnnealingOptimalisatie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →