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자료유형
학술저널
저자정보
Vipin Kumar (Jawaharlal Nehru University) Sonajharia Minz (Jawaharlal Nehru University)
저널정보
한국산학기술학회 SmartCR Smart Computing Review 제4권 제5호
발행연도
2014.10
수록면
335 - 353 (19page)

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In the real world, reconciling a choice between multiple conflicting objectives is a common problem. Solutions to a multi-objective problem are those that have the best possible negotiation given the objectives. An evolutionary algorithm called Particle swarm optimization is used to find a solution from the solution space. It is a population-based optimization technique that is effective, efficient, and easy to implement. Changes in the particle swarm optimization technique are required in order to get solutions to a multi-objective optimization problem. Therefore, this paper provides the proper concept of particle swarm optimization and the multi-objective optimization problem in order to build a basic background with which to conduct multi-objective particle swarm optimization. Then, we discuss multi-objective particle swarm optimization concepts. Multi-objective particle swarm optimization techniques and some of the most important future research directions are also included.
#Multi-objective particle swarm optimization #multi-objective optimization problem #particle swarm optimization #pareto-optimality

목차

Abstract
Introduction
Particle Swarm Optimization
Multi-Objective Optimization Problem
Multi-Objective Particle Swarm Optimization
Future Research Directions
Conclusions
References

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