Process / pipelineSimulation / optimization

Višeobjektivni genetički algoritam (MOGA) — Evoluciono pretraživanje Pareto-optimalnih rešenja

Višeobjektivni genetički algoritam (MOGA) je evoluciona računarska metoda koja razvija populaciju kandidatskih rešenja ka Pareto-optimalnom frontu, istovremeno optimizujući dve ili više konfliktnih objektivnih funkcija. On izbegava svođenje kompromisa na jedan jedini rezultat, umesto toga proizvodeći skup nedominiranih rešenja između kojih donosilac odluke može da bira.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+9 more

Izvori

  1. Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley. ISBN: 9780201157673
  2. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateMulti-objective genetic algorithm (Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/simulation/multi-objective-genetic-algorithm · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026