NSGA-II — Algoritmul Genetic de Sortare Non-Dominată II
NSGA-II (Algoritmul Genetic de Sortare Non-Dominată II) este algoritmul de referință standard pentru optimizarea evolutivă multi-obiectiv, introdus de Deb, Pratap, Agarwal și Meyarivan în 2002. În loc să combine multiple obiective conflictuale într-un singur scor, acesta evoluează o populație de soluții candidate de-a lungul generațiilor și returnează un set de soluții de compromis Pareto-optimale — frontul Pareto — utilizând sortarea rapidă non-dominată și o metrică a distanței de aglomerare pentru a păstra diversitatea.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
- Zitzler, E., Deb, K. & Thiele, L. (2000). Comparison of Multiobjective Evolutionary Algorithms: Empirical Results. Evolutionary Computation, 8(2), 173-195. DOI: 10.1162/106365600568202 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/optimization/nsga2
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.
- Ant Colony OptimizationOptimizare↔ compare
- Criteriul de Decizie DiferențialăOptimizare↔ compare
- Algoritm GeneticOptimizare↔ compare
- Optimizarea prin roi de particule (PSO)Optimizare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →