กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้:
https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/2440ระเบียนเมทาดาทาแบบเต็ม
| ฟิลด์ DC | ค่า | ภาษา |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | กิตติพงศ์ บุญโล่ง | |
| dc.contributor.other | มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิศวกรรมศาสตร์ | |
| dc.date.accessioned | 2019-03-25T09:14:53Z | |
| dc.date.available | 2019-03-25T09:14:53Z | |
| dc.date.issued | 2554 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/2440 | |
| dc.description.abstract | บทความนี้นำเสนอข้อจำกัดหนึ่งของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมวัตถุประสงค์หลายอย่าง (MOGA) ในการแก้ปัญหาการหาค่า เหมาะที่สุดวัตถุประสงค์หลายอย่างโดยได้นำ MOGA 3 ชนิดคือ NSGA-II, SPEA-II และ COGA-II มาทดลองกับปัญหาวัตถุประสงค์ หลายอย่างมาตรฐาน DTLZ2 และ DTLZ6 ที่มีวัตถุประสงค์ 3-6 อย่าง ซึ่งจากผลการทดลองจะพบว่า MOGA ทั้งสามสามารถแก้ปัญหา ที่มีวัตถุประสงค์ 3 อย่างได้เป็นอย่างดี COGA-II ดีกว่า NSGA-II และ SPEA2 อย่างชัดเจนสำหรับปัญหาที่มีวัตถุประสงค์ 4 อย่างขึ้นไป นอกจากนี้ NSGA-II และ SPEA2 แก้ปัญหาที่มี 5 วัตถุประสงค์ขึ้นไปได้ไม่ดี ส่วน COGA-II ซึ่งเป็น MOGA ซึ่งพัฒนามาเพื่อแก้ปัญหา ดังกล่าวได้แม้ไม่ดีมากดังเช่นปัญหาที่มี 3 วัตถุประสงค์ ซึ่งแสดงถึงข้อจำกัดสำหรับ MOGA ที่มีอยู่ในปัจจุบัน จากผลการทดลองแสดงว่า จำเป็นต้องมีการพัฒนา MOGA เพื่อปัญหาที่มีวัตถุประสงค์จำนวนมากต่อไป | th_TH |
| dc.language.iso | th | th_TH |
| dc.subject | การหาค่าเหมาะที่สุดเชิงคณิตศาสตร์ | th_TH |
| dc.subject | การหาค่าเหมาะสมที่สุดวัตถุประสงค์หลายอย่าง | th_TH |
| dc.subject | การแจกแจงพาเรโต | th_TH |
| dc.subject | จีเนติกอัลกอริทึม | th_TH |
| dc.title | ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมสำหรับการหาค่าเหมาะสมที่สุดวัตถุประสงค์หลายอย่าง | th_TH |
| dc.type | บทความวารสาร | th_TH |
| dc.issue | 1 | |
| dc.volume | 16 | |
| dc.year | 2554 | |
| dc.description.abstractalternative | This paper presents a limitation of multi-objective genetic algorithm (MOGA) for solving multi-objective optimization problems. The paper investigates 3 MOGAs – NSGA-II, SPEA-II and COGA-II to solve benchmark problems – DTLZ2 and DTLZ6 with 3-6 objectives. The results show that all MOGAs can solve the problems with 3 objectives effectively. COGA-II is obviously better than the others for the problems with 4-or-more objectives. In addition, NSGA-II and SPEA-II cannot well solve the problems with 5-or-more objectives. On the other hand, COGA-II can solve these problems although it is not very good as in the problems with 3 objectives. This shows the limitation of current MOGAs. Thus, it is necessary to develop MOGA for the optimization problems with high number of objectives. | en |
| dc.journal | วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา = Burapha science journal. | |
| dc.page | 107-114. | |
| ปรากฏในกลุ่มข้อมูล: | บทความวิชาการ (Journal Articles) | |
แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
| แฟ้ม | ขนาด | รูปแบบ | |
|---|---|---|---|
| 107-114.pdf | 4.93 MB | Adobe PDF | ดู/เปิด |
รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น