Algoritm Genetic Multi-Obiectiv (MOGA) — Căutare Evolutivă pentru Soluții Pareto-Optime
Un Algoritm Genetic Multi-Obiectiv (MOGA) este o metodă de calcul evolutiv care dezvoltă o populație de soluții candidate către o frontiera Pareto-optimală, optimizând simultan două sau mai multe funcții obiectiv conflictuale. Evită prăbușirea compromisurilor într-un singur scor, producând în schimb un set de soluții nedominante din care decidentul poate alege.
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.
+9 more
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Algoritm GeneticOptimizare↔ compare
- Optimizare Multi-ObiectivSimulare↔ compare
- Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)Simulare↔ compare
- Simulated Annealing Multi-Obiectiv (MOSA)Simulare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →