Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)
Višeciljna optimizacija rojem čestica (MOPSO) je metaheuristika rojevne inteligencije koja proširuje originalnu optimizaciju rojem čestica (PSO) radi istovremenog rešavanja više konfliktnih ciljnih funkcija. Ona održava spoljašnju Pareto arhivu i koristi selekciju zasnovanu na dominaciji za vođenje populacije kandidatskih rešenja ka istinskom Pareto frontu, bez potrebe za a priori informacijama o preferencijama.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Izvori
- Coello Coello, C. A., Pulido, G. T., & Lechuga, M. S. (2004). Handling multiple objectives with particle swarm optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 8(3), 256–279. DOI: 10.1109/TEVC.2004.826067 ↗
- Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN), Perth, Australia, 4, 1942–1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/simulation/multi-objective-particle-swarm-optimization
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.
- Višekriterijumska optimizacija rojevima mrava (MOACO)Simulacija↔ compare
- Višeobjektivni genetički algoritam (MOGA)Simulacija↔ compare
- Višeciljna optimizacijaSimulacija↔ compare
- Višekriterijumsko simulirano kaljenje (MOSA)Simulacija↔ compare
- Optimizacija rojem čestica (PSO)Optimizacija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →