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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 635698 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 635698

Título del libro: 2012 Ieee Congress On Evolutionary Computation, Cec 2012
Título del capítulo: Solving multi-objective optimization problems using differential evolution and a maximin selection criterion

Autores UNAM:
ADRIANA MENCHACA MENDEZ;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2012

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Palabras clave:

Clustering techniques; Computational costs; Differential Evolution; Differential evolution algorithms; Maximin; Multi-objective optimization problem; NSGA-II; Performance measure; Selection criteria; Selection operators; Standard tests; Multiobjective optimization; Evolutionary algorithms

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Resumen:

In this paper, we propose a new selection operator (based on a maximin scheme and a clustering technique), which is incorporated into a differential evolution algorithm to solve multi-objective optimization problems. The resulting algorithm is called Maximin-Clustering Differential Evolution (MCDE) and, is validated using standard test problems and performance measures taken from the specialized literature. Our preliminary results indicate that MCDE is able to outperform NSGA-II and that is competitive with a hypervolume-based approach (SMS-EMOA), but at a significantly lower computational cost. © 2012 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781467315098
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/CEC.2012.6252953