Clustering-Aided Grid-Based One-to-One Selection-Driven Evolutionary Algorithm for Multi/Many-Objective Optimization

Multiobjective evolutionary algorithms are highly effective in solving multiobjective optimization problems (MOPs). The selection strategy, involving mating and environmental selection, is crucial in shaping these algorithms. However, when applied to many-objective optimization (MaOPs) with more tha...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Vikas Palakonda, Jae-Mo Kang, Heechul Jung
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	IEEE 2024-01-01
Շարք:	IEEE Access
Խորագրեր:	Convergence diversity multi-objective optimization many-objective optimization K-means clustering grid settings
Առցանց հասանելիություն:	https://ieeexplore.ieee.org/document/10522659/
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!