Recent developed evolutionary algorithms for the multi-objective optimization of design allocation problems
Conference proceedings article
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Taboada H.A., Coit D.W., Wattanapongsakorn N.
ผู้เผยแพร่: Hindawi
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2008
หน้าแรก: 337
หน้าสุดท้าย: 342
จำนวนหน้า: 6
ISBN: 9789810594046
eISSN: 1745-4557
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
บทคัดย่อ
This paper presents an overview of a collection of recent developed evolutionary algorithms for solving different types of allocation problems under the consideration of several conflicting objectives. These algorithms are: MOEA-DAP, MOMS-GA and the Multi-Task Multi-State MOEA. MOEA-DAP is a custom multiple objective evolutionary algorithm for solving design allocation problems. MOEA-DAP considers binarystate reliability. In contrast, MOMS-GA, which is a natural extension of MOEA-DAP, works under the assumption that both, the system and its components, experience more than two possible states of performance. The last algorithm presented in the paper is the Multi-Task Multi-State MOEA, which is a multiple objective algorithm designed to determine optimal configurations of multi-state, multi-task production systems based on availability analysis. These three algorithms are novel approaches that offer distinct advantages to current existing MOEAs. copy; 2008 ICQR.
คำสำคัญ
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่