Поиск
Закладки
Озвучить текст Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой

Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации

8.1. Задача многоцелевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решения
Для продолжения работы требуется Registration
На предыдущую страницу

Предыдущая страница

Следующая страница

На следующую страницу
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
На предыдущую главу Предыдущая глава
оглавление
Следующая глава На следующую главу

Table of contents

Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации-
8.1. Задача многоцелевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решения
8.1.1. Постановка задачи
8.1.2. Классификация алгоритмов решения МЦО-задачи
8.2. Непопуляционные алгоритмы Парето-аппроксимации
8.2.1. Сеточные алгоритмы
8.2.2. Алгоритмы на основе свертки целевых функций
8.3. Популяционные алгоритмы Парето-аппроксимации
8.3.1. Лексикографическая турнирная селекция
8.3.2. Алгоритмы чередующихся целевых функций
8.3.3. Алгоритмы на основе ранжирования агентов
8.3.4. Алгоритмы, не использующие ранжирование агентов
8.4. Критерии оценки качества Парето-аппроксимации
8.4.1. Унарные критерии
8.4.2. Бинарные критерии
8.5. Методы обеспечения качества Парето-аппроксимации
8.5.1. Нишевание
8.5.2. Другие методы
8.6. Примеры Парето-аппроксимации
8.6.1. Парето-аппроксимация на основе генетического алгоритма
8.6.2. Аппроксимация с помощью алгоритма роя частиц
8.6.3. Аппроксимация на основе алгоритма колонии муравьев
8.6.4. Аппроксимация на основе пчелиного алгоритма
Вопросы для самопроверки
Данный блок поддерживает скрол*