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【24h】

Evolutionary Multi-Objective Optimization: Basic Concepts and Some Applications in Pattern Recognition

机译：进化多目标优化：基本概念及其在模式识别中的应用

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摘要

This paper provides a brief introduction to the so-called multi-objective evolutionary algorithms, which are bio-inspired meta-heuristics designed to deal with problems having two or more (normally conflicting) objectives. First, we provide some basic concepts related to multi-objective optimization and a brief review of approaches available in the specialized literature. Then, we provide a short review of applications of multi-objective evolutionary algorithms in pattern recognition. In the final part of the paper, we provide some possible paths for future research in this area, which are promising, from the author's perspective.
机译：本文简要介绍了所谓的多目标进化算法，这些算法是受生物启发的元启发式算法，旨在解决具有两个或多个（通常相互冲突）目标的问题。首先，我们提供了与多目标优化有关的一些基本概念，并简要回顾了专业文献中提供的方法。然后，我们简要回顾了多目标进化算法在模式识别中的应用。在本文的最后部分，我们从作者的角度为未来在该领域的研究提供了一些可能的途径。

著录项

  • 来源
    《Pattern recognition》|2011年|p.22-33|共12页
  • 会议地点 Cancun(MX);Cancun(MX)
  • 作者

    Carlos A. Coello Coello;

  • 作者单位

    CINVESTAV (Evolutionary Computation Group) Departamento de Computacion Av. IPN No. 2508, Col. San Pedro Zacatenco Mexico, D.F. 07360, Mexico;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 模式识别与装置;
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