En este documento se presenta un algoritmo genético multinicho acumulativo (CMN GA) diseñado para acelerar problemas de optimización que tienen funciones objetivo multimodales costosas computacionalmente. Al nunca descartar a individuos de la población, el algoritmo CMN GA hace uso de la información a partir de toda evaluación de funciones objetivo cuando explora el espacio de diseño. Un control de densidad de población relacionado con el ajuste sobre el espacio de diseño reduce evaluaciones innecesarias de funciones objetivo.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Comparación de enfoques utilizados para la reconciliación de datos : una evaluación
Artículo:
Eb
Video:
Ejercicio de transbordo. Modelo de transporte. Programación lineal
Artículo:
Un método rápido para validación de datos en tecnología de optimización en tiempo real
Video:
Eficiencia energética en sistemas de tratamiento de agua
Artículo:
Creación de empresas y estrategia : reflexiones desde el enfoque de recursos
Presentación:
Estudio de movimientos y tiempos
Artículo:
Estudio sobre la evaluación de la sostenibilidad de los productos innovadores
Artículo:
Generadores para ideales asociados a diferencia de tablas de Ferrers y cómputo de los generadores para ideales de Ferrers