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Sorting Genetic Algorithm II
Examples with "Sorting Genetic Algorithm II" and their translation in Frans
Finally, a multi-objective topology optimization methodology based on the hybrid multi-objective optimization algorithm combining Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGAII) and Differential Evolution (DE) algorithm is proposed.
Enfin, une méthodologie d'optimisation de topologie multi-objectif basée sur l'algorithme d'optimisation hybride multi-objectif combinant l'Algorithme Génétique de Tri Non dominé II (NSGAII) et l'algorithme d'Evolution Différentielle (DE) est proposée.
For this, three algorithms were tested and compared: Nelder-Mead Simplex, the Bees algorithm and the non-dominated sorting genetic algorithm II.
Pour cela, nous avons testé et comparé trois algorithmes : la méthode de Nelder-Mead, l'algorithme des abeilles et l'algorithme "Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II" (NSGA II).
Andere resultaten
In both cases, the multi-objective problems are solved using the Non-Dominating Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II).
Les deux cas, les problèmes multi-objectifs sont résolues en utilisant l'algorithme Non-Dominating Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II).
in order to solve this new variant, we propose a novel adaptation of the multi-objective evolutionary algorithm nsga-ii (non-dominated sorting genetic algorithm-ii) based on a set of heuristics introduced by the bin-packing problem resolution methods.
Puis, nous adaptons la méthode nsga-II en se basant sur les heuristiques du problème de bin-packing.L'ensemble des résultats obtenus est évalué en utilisant des mesures de performances adaptées au problème.
This multi-objective optimization problem was performed with the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II).
Ce problème d'optimisation multi-objectif a été réalisé en utilisant l'algorithme de génétique, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II).
A multi-objective optimization procedure isintroduced and performed using a non-dominated sorting genetic algorithm for the cases of small magnet arraysin order to select the optimal solutions in term of performances by bringing the eigenmodes close to each other interms of frequencies and amplitudes.
Une méthodologied'optimisation multi-objectif basée sur l'algorithme Non Sorting Genetic Algorithm est appliquée afin decalculer les solutions optimales pour maximiser les performances du récupérateur d'énergie.
Third, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm based ob Grid partitioning (NSGA-G) is proposed to solve the problem of MOOP is that the candidate space is large.
Troisièmement, l'algorithme génétique de tri non dominé à base de grilles (NSGA-G) est proposé pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-crtières en présence d'espaces de candidats de grande taille.
The stochastic optimizer is based on a Bayesian Kriging model of the system response to the uncertain parameters, used to approximate statistics of the uncertain system output, coupled to a multi-objective non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA).
L'optimiseur stochastique est basée sur un modèle de krigeage bayésien de la réponse du système aux paramètres incertains, utilisé pour l'approximation des statistiques de la sortie du système, couplé à une algorithme génétique multi-objectif (NSGA).
The stochastic optimizer is based on a Bayesian Kriging model of the system response to the uncertain parameters, used to approximate statistics of the uncertain system output, coupled to a multi-objective non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA).
L'optimiseur stochastique est basée sur un modèle de krigeage bayésien de la réponse du système aux paramètres incertains, utilisé pour l'approximation des statistiques de la sortie du système, couplé à une algorithme génétique multi-objectif (NSGA).
For the face search optimization we propose a unique way of hybridizing GD with NSGA-II (Non-dominating Search Genetic Algorithm-II).
A modified memetic algorithm (MA) combined with a fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGAII) is developed to capture the trade-off between minimizing total cost and CO2 emissions and exhibit approximations of the Pareto front.
Notre algorithme Mémétique (MA) et adapté et combiné à un algorithme génétique de tri non-dominé élitiste rapide (NSGAII) afin de déterminer des approximations du front de Pareto.
In this context, the proposed approach combines discrete event stochastic simulation (Monte Carlo approach) with multiobjective genetic algorithms (NSGA II type, Non-Sorted Genetic Algorithm II) to optimize the highly combinatorial portfolio management problem.
Dans ce contexte, une approche basée sur le couplage entre un simulateur à événements discrets stochastique (approche Monte Carlo) pour représenter la dynamique du système et un algorithme d'optimisation multicritère (de type NSGA II) pour choisir les produits est proposée.
The inverse analysis is based on a genetic algorithm optimization process.
La procédure est basée sur un processus d'optimisation par algorithme génétique.
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