AMOBH: Adaptive Multiobjective Black Hole Algorithm
المؤلفون المشاركون
Wu, Chong
Wu, Tao
Fu, Kaiyuan
Zhu, Yuan
Li, Yongbo
He, Wangyong
Tang, Shengwen
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a new multiobjective evolutionary algorithm based on the black hole algorithm with a new individual density assessment (cell density), called “adaptive multiobjective black hole algorithm” (AMOBH).
Cell density has the characteristics of low computational complexity and maintains a good balance of convergence and diversity of the Pareto front.
The framework of AMOBH can be divided into three steps.
Firstly, the Pareto front is mapped to a new objective space called parallel cell coordinate system.
Then, to adjust the evolutionary strategies adaptively, Shannon entropy is employed to estimate the evolution status.
At last, the cell density is combined with a dominance strength assessment called cell dominance to evaluate the fitness of solutions.
Compared with the state-of-the-art methods SPEA-II, PESA-II, NSGA-II, and MOEA/D, experimental results show that AMOBH has a good performance in terms of convergence rate, population diversity, population convergence, subpopulation obtention of different Pareto regions, and time complexity to the latter in most cases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Chong& Wu, Tao& Fu, Kaiyuan& Zhu, Yuan& Li, Yongbo& He, Wangyong…[et al.]. 2017. AMOBH: Adaptive Multiobjective Black Hole Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141039
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Chong…[et al.]. AMOBH: Adaptive Multiobjective Black Hole Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141039
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Chong& Wu, Tao& Fu, Kaiyuan& Zhu, Yuan& Li, Yongbo& He, Wangyong…[et al.]. AMOBH: Adaptive Multiobjective Black Hole Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141039
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141039
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر