Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
3
Lista B
Status:
Warianty tytułu:
An overview of evolutionary methods of multi-criteria optimization
Autorzy: Gryniewicz-Jaworska Michalina
Rok wydania: 2014
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: polski
Numer czasopisma: 4
Strony: 32 - 34
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: polski | angielski
Od połowy lat osiemdziesiątych nastąpił rozwój metod, które bazują na nowym sposobie tworzenia rozwiązań niezdominowanych. Prowadzą one do wyznaczenia frontu ocen Pareto naśladując mechanizmy wytworzone w świecie mikro- i makro- przyrody. Aktualnie do istniejących metod optymalizacji zaliczyć możemy: algorytmy genetyczne, ewolucyjne, algorytmy stosujące sztuczne systemy immunologiczne, algorytmy rojowe oraz mrówkowe. W artykule zaprezentowano kilka wybranych metod optymalizacji ewolucyjnej, w tym algorytm ewolucyjny, mrówkowy, rojowy oraz NSGA. Ponadto opisano sposób działania poszczególnych algorytmów oraz ich przykładowe zastosowanie.
Since the mid-eighties we can see the development of methods that are based on a new method of creating dominated solutions. They lead to designate the ratings Pareto front mimicking the mechanisms created in the world of micro and macro-nature. Currently, the existing optimization methods can include: genetic algorithms, evolutionary algorithms using artificial immune systems, swarm and formic algorithms. The article presents few selected evolutionary optimization methods, including evolutionary algorithm, formic and swarm algorithms, and NSGA. The article also describes how the different algorithms work and their exemplary application