Performance evaluation of self organizing genetic algorithm for multi-objective optimization problems
Self Organizing Genetic Algorithm (SOGA) uses a weighted-sum fitness assignment approach for solving multi-objective optimization problems. SOGA has been developed based on minimum genetic algorithm (GA) requirement that is easier to implement and customized to other multi-objective problems. This p...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Ismail, Fatimah Sham, Yusof, Rubiyah, Khalid, Marzuki, Ibrahim, Zuwairie, Selamat, Hazlina |
---|---|
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
ICIC International
2012
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/31135/ http://www.ijicic.org/el-6(1).htm |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Performance evaluation of self organizing genetic algorithm for multi-objective optimization problems
بواسطة: Sham Ismail, Fatimah, وآخرون
منشور في: (2011) -
Self organizing multi-objective optimization problem
بواسطة: Ismail, Fatimah Sham, وآخرون
منشور في: (2011) -
Self organizing genetic algorithm for multi-objective optimization problems
بواسطة: Sham Ismail, Fatimah
منشور في: (2011) -
Polynomial NARX model structure optimization using multi-objective genetic algorithm
بواسطة: Loghmanian, Sayed Mohammad Reza, وآخرون
منشور في: (2012) -
Optimization of electronics component placement design on PCB using Self Organizing Genetic Algorithm (SOGA)
بواسطة: Ismail, Fatimah Sham, وآخرون
منشور في: (2010)