Evolutionaariset monitavoiteoptimointialgoritmit
Tässä tutkielmassa selvitetään evolutionaaristen monitavoiteoptimointialgoritmien (MOEA) toimintaa. Tutkielmassa käydään evolutionaaristen menetelmien lisäksi läpi monitavoiteoptimointia. MOEA:ia kuvaillaan yleisellä tasolla, ja esitellään joitain tunnettuja algoritmeja pyrkien antamaan mahdollisimm...
| Päätekijä: | |
|---|---|
| Muut tekijät: | , , , , , |
| Aineistotyyppi: | Kandityö |
| Kieli: | fin |
| Julkaistu: |
2020
|
| Aiheet: | |
| Linkit: | https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/69070 |
| Yhteenveto: | Tässä tutkielmassa selvitetään evolutionaaristen monitavoiteoptimointialgoritmien (MOEA) toimintaa. Tutkielmassa käydään evolutionaaristen menetelmien lisäksi läpi monitavoiteoptimointia. MOEA:ia kuvaillaan yleisellä tasolla, ja esitellään joitain tunnettuja algoritmeja pyrkien antamaan mahdollisimman kattavan kokonaisukuvan algoritmeista. Tutkielmassa vertaillaan myös algoritmeja toisiinsa ja tutkitaan niiden tehokkuutta.
Goal of this thesis is to study evolutionary multiobjective optimization algorithms (MOEA). Multiobjective optimization is also presented. MOEAs are examined on abstract level and known algorithms are presented to give a comprehensive view of the algorithms. Algoritms are also compared to each other and their efficiency is explored.
|
|---|