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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 603114 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= 603114

Título del libro: 2020 Ieee Congress On Evolutionary Computation (cec)
Título del capítulo: On the Performance of Generational and Steady-State MOEA/D in the Multi-Objective 0/1 Knapsack Problem

Autores UNAM:
ADRIANA MENCHACA MENDEZ;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2020

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Palabras clave:

MANY-OBJECTIVE OPTIMIZATION; EVOLUTIONARY ALGORITHMS; DECOMPOSITION

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Resumen:

The multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D) has attracted the attention of several investigators working on multi-objective optimization. At each iteration, MOEA/D generates an offspring solution from a parent's neighborhood. The new solution is evaluated, and, according to the decomposition approach, it can replace one or more solutions from the neighborhood, maintaining the population updated. In this sense, MOEA/D can be considered as a steady-state algorithm that maintains updated its population once a new solution is generated. In this work, we investigate the performance of MOEA/D in the multi-objective 0/1 knapsack problem considering a steady-state version and a proposed generational version. We explore the benefits of the generational version proposed in this paper. According to results, we show that the proposed approach can obtain a suitable performance in the multi-objective 0/1 knapsack problem employing between two and eight objective functions. Additionally, we propose a two-stage hybrid algorithm that employs the two different approaches of MOEA/D (i.e., the steady-state and generational versions). Our results reveal that the proposed hybrid approach can outperform the original MOEA/D in the many-objective settings of the 0/1 knapsack problem.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9781728169293
Editorial:
IEEE

Tipo de producto:
Proceedings Paper

DOI:
10.1109/CEC48606.2020.9185715