Improving evolutionary algorithms for multi-objective optimisation: Generating high trade-off solutions and introducing a novel stopping criterion

KU Leuven
2018
Viviane
De Buck
Dit werk focust op de verbetering van evolutionaire computeralgoritmen die gebruikt worden voor de optimalisatie van (bio-)chemische processen. De hoofdbijdrage van dit werk is enerzijds de introductie van gebruikersvoorkeuren in de optimalisatieprocedure en anderzijds de ontwikkeling van een nieuw, probleem-relevant stopcriterium voor het algoritme. Dit geeft aanleiding tot een vereenvoudigd keuzeproces en een kortere rekentijd.
Meer lezen