کارآیی ورژن جدیدMOEA/D بر روی CEC09 بدون شرط MOP در نمونه آزمایشی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 کارآیی ورژن جدیدMOEA/D بر روی CEC09 بدون شرط MOP در نمونه آزمایشی دارای ۱۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد کارآیی ورژن جدیدMOEA/D بر روی CEC09 بدون شرط MOP در نمونه آزمایشی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی کارآیی ورژن جدیدMOEA/D بر روی CEC09 بدون شرط MOP در نمونه آزمایشی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن کارآیی ورژن جدیدMOEA/D بر روی CEC09 بدون شرط MOP در نمونه آزمایشی :

تعداد صفحات :۱۳

چکیده مقاله:

این مقاله ایده ی D/MOEA را توصیف می کند و یک استراتژی برای منبع محاسبات تخصیص می دهد و به مشکلات زیر ساختی مختلف در D/MOEA می پردازد .ورژن جدید D/MOEA برروی تمامی CEC09 نامحدود MOP در نمونه آزمایشی آزمایش شده است . شاخص واژه ی- D/MOEA آزمایش مشکلات و چند منظوره بهینه .R v گفته است که V تسلط دارد اگر و فقط اگر Yi ui باشد باید هر {m,…, 1 {i باشد و vj<uj برای حداقل یک شاخص . . . ,۱ {j m u Let, x (F بهینه x (F بنابراین ( x یک PARETO بهینه است اگر نقطه ای وجود نداشته باشد x مثل (X(F برتری دارد نسبت به ( {m , نقطه ی ی PARETO) هدف) بردار نامیده می شود به بیان دیگر هر پیشرفتی در یک نقطه ی بهینه ی PARETO در یک هدف باید به سمت نابودی به حداقل یک هدف دیگر سوق پیدا کند .تنظیمات تمامی نقاط بهینه ی PARETOتنظیم PARETO) PS (نامیده می شود و تنظیم تمامی بردارهای هدف بهینه ی PARETOPARETO FRONT) PS (هست .در سالهای اخیر شاهد پیشرفت گسترده ای در تکامل الگوریتمهای(EAS (برای سروکار داشتن با (MOPS (بوده ایم .هدف تکامل اگوریتمهای چند منظوره (MOEAS (تلاش برای اینکه با یکبار اداره کردن در پیدا کردن تنظیمات و راه حلهای نماینده ی بهینه PARETO می باشد . بیشتر MOEAS بر اساس بهینه ی PARETO هستند آنها یک چهار چوب تک هدف تکاملی اگوریتم را اتخاذ می کنند و شایستگی هر راه حل در هر نسل بصورت عمیقی توسط رابطه ی تسلطی PARETO خودش با دیگر راه حل ها در جمعیت قطعی است . راه حل بهینه ی PARETO به یک MOP می تواند یک راه حل خوب برای یک هدف بهبود سازی مشکلها و خطاها باشد که در آن هدف می تواند عملکرد تجمعی خطی یا غیر خطی برای هر هدف باشد بنابراین تقریبا PF می تواند به شماره ی هر تک هدف بهینه سازی مشکلات تجزیه شود . بعضی MOEA ها مثل [۸[MSOPS راه ادامه دهنده ی این ایده را انتخاب می کنند .[۹[MOEAD) الگوریتم تکامل چند منظوره بر اساس تجزیه)یک اگوریتم تکاملی بسیار جدید برای استفاده ی بهینه ی چند منظوره ی ایده ی تجزیه است .