Optimised Crossover Genetic Algorithms for Combinatorial Optimisation Problems
A Genetic Algorithm is successful in generating near -optimal solutions if it is able to produce o®spring during crossover that is better than the parent solutions. Most of the current methods of crossover determine o®spring by using a stochastic approach and without reference to the objective func...
Tallennettuna:
| Päätekijä: | Nazif, Habibeh |
|---|---|
| Aineistotyyppi: | Opinnäyte |
| Kieli: | English |
| Julkaistu: |
2010
|
| Linkit: | http://ethesis.upm.edu.my/id/eprint/6001/1/FS_2010_53.pdf |
| Tagit: |
Lisää tagi
Ei tageja, Lisää ensimmäinen tagi!
|
Samankaltaisia teoksia
-
Optimised Crossover Genetic Algorithms for Combinatorial Optimisation Problems
Tekijä: Nazif, Habibeh
Julkaistu: (2010) -
Optimised crossover genetic algorithms for combinatorial optimisation problems /
Tekijä: Nazif, Habibeh. -
Genetic algorithms with optimised crossover operator
Tekijä: Nazif, Habibeh, et al.
Julkaistu: (2009) -
Optimised crossover genetic algorithm for capacitated vehicle routing problem
Tekijä: Nazif, Habibeh, et al.
Julkaistu: (2012) -
Fuzzy genetic algorithms for combinatorial optimisation problems
Tekijä: Varnamkhasti, Mohammad Jalali
Julkaistu: (2012)
