Open Daily: 10am - 10pm | Alley door pickup 10am - 7pm 3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611

  • Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Hybridation Des Algorithmes Evolutionnaires Multiobjectifs

Hybridation Des Algorithmes Evolutionnaires Multiobjectifs

Bechikh-S

Paperback

Series: Omn.Univ.Europ.

Literary CriticismGeneral Computers

ISBN10: 384178965X
ISBN13: 9783841789655
Publisher: Ed Universitaires Europeennes
Published: Feb 28 2018
Pages: 104
Weight: 0.36
Height: 0.25 Width: 5.98 Depth: 9.02
Language: French
Les Algorithmes Evolutionnaires (AEs) représentent une famille d'algorithmes fondés sur la théorie Darwinienne. Ils font évoluer une population d'individus vers l'optimum d'une fonction. Ils sont caractérisés par leur capacité de diriger la recherche vers les zones prometteuses. Cependant, ces métaheuristiques possèdent quelques faiblesses. Une façon de les surmonter est de combiner ces AEs avec d'autres méthodes de recherche, ce phénomène est appelé l'hybridation. La plus connue est l'hybridation avec les méthodes de recherche locale (RL) qui ont la capacité à détecter les optima locaux. Le résultat d'une telle hybridation est appelé Algorithme Mémétique (AM). Plusieurs AMs ont montré de très bons résultats dans la résolution de problèmes réels dans un cadre mono-objectif. C'est pour cette raison, la communauté scientifique a opté vers le développement d'AMs pour le cadre multi-objectif. La plupart des AMs multi-objectifs visent la résolution des problèmes réels plutôt que le développement du cadre conceptuel de tels algorithmes. Dans ce travail, nous présentons les problèmes de conception des AMs multi-objectifs. Ainsi, nous développons un AM multi-objectif (PHC-NSGA-II)

Also in

General Computers

View All