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【中文期刊】 Sushmita Sharma Nima Khodadadi 等 《仿生工程学报（英文版）》 2023年20卷2期 819-843页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 This paper uses the Butterfly Optimization Algorithm(BOA)with dominated sorting and crowding distance mechanisms to solv...
【关键词】 Multi-objective problems；Butterfly optimization algorithm；Non-dominated sorting；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 焦大利 姚亦飞 等 《北华大学学报（自然科学版）》 2023年24卷5期 664-670页ISTICCA
【摘要】 在昂贵多目标优化问题中,常采用代理辅助进化算法以减少真实目标函数的评估次数,但传统的代理辅助进化算法因代理模型计算复杂而运行时间较长.为缩短运行时间,提出基于双分类器辅助进化的多目标优化算法(DC-MOEA),利用两个随机森林分类器,分别预...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵雪 高静 等 《北华大学学报(自然科学版)》 2017年18卷4期 421-425页ISTICCA
【摘要】 利用组合同伦内点法给出了带均衡约束的多目标规划的求解问题,在合适的假设条件下,证明了该算法具有全局收敛性,数值例子表明该算法是合理有效的.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Shihong Yin Qifang Luo 等 《仿生工程学报（英文版）》 2023年20卷3期 1333-1360页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 This work proposes an improved multi-objective slime mould algorithm,called IBMSMA,for solving the multi-objective truss...
【关键词】 Slime mould algorithm；Shift-based density estimation；Multi-swarm strategy；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2017年10卷1期 43-50页
【关键词】 biogeography-based optimisation;BBO;multi-objective optimisation problems;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 A. S. Pisarev ; M. G. Samsonova ; 《Biophysics》 2013年58卷2期 157-166页MEDLINE
【关键词】 inverse dynamic problems;least squares method;multi-objective optimization under uncertainty;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Martinez-Penaloza, Maria-Guadalupe ; Mezura-Montes, Efren ; 等 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2021年18卷2期 69-81页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Safi, Hayder H. ; Ucan, Osman N. ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2020年10卷1期 194-203页
【关键词】 Many-Objective Optimization Problems;NSGA-II;Multi-Objective Problems;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Abualigah Laith ; Diabat Ali ; 等 2021年24卷4期 2957-2976页SCISCIE
【关键词】 Big Data task scheduling;Multi-objective optimization problems;IoT cloud computing;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhang, Panpan ; Chen, Hongmei ; 等 《Biochemical Engineering Journal》 2015年103卷 138-151页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Dynamic optimization;Multi-objective particle swarm optimization;Control vector parameterization;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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