Библиографическое описание:EVOLUTIONARY ALGORITHMS FOR SOLVING MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEMS : научное издание / A. V. Bezvorotnykh, S. V. Shelikhova. - Текст : непосредственный // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2025. - № 24. - P. 271-273.
Аннотация:The article discusses the relevance of multi-objective optimization in modern problems that require consideration of multiple goals, such as engineering design, biochemical research, and economics. It focuses on various classes of algorithms, emphasizing evolutionary algorithms that have proven to be effective tools for solving problems with conflicting objectives. This article examines key aspects such as algorithm classification, applications in various fields, and current trends. The examples provided illustrate the importance and complexity of trade-off solutions, as well as the challenges encountered during the optimization process.
В статье рассматривается актуальность многокритериальной оптимизации в современных задачах, требующих учета нескольких целей, таких как инженерное проектирование, биохимические исследования и экономика. Основное внимание уделяется различным классам алгоритмов, фокусируясь на эволюционных алгоритмах, которые зарекомендовали себя как эффективный инструмент для решения задач с конфликтующими целями. Эта статья рассматривает ключевые аспекты, такие как классификация алгоритмов, применение в различных областях и современные тренды.
Издательство:Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск
Источник:Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск:№ 24
Номера страниц:271-273
Держатель оригинала документа:Reshetnev Siberian State University of Science and Technology
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
