Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/10216/83700
Autor(es): R. M. A. Silva
M. G. C. Resende
P. M. Pardalos
J. F. Gonçalves
Título: Biased random-key genetic algorithm for bound-constrained global optimization
Data de publicação: 2012
Resumo: Global optimization seeks a minimum or maximum of a multimodal function over a discrete or continuous domain. In this paper, we propose a biased random-key genetic algorithm for finding approximate solutions for continuous global optimization problems subject to box constraints. Experimental results illustrate its effectiveness on the robot kinematics problem, a challenging problem according to [7].
Assunto: Estudos de gestão, Economia e gestão
Management studies, Economics and Business
Áreas do conhecimento: Ciências sociais::Economia e gestão
Social sciences::Economics and Business
URI: https://hdl.handle.net/10216/83700
Fonte: GOW 2012: Proceedings of Global Optimization Workshop
Tipo de Documento: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Condições de Acesso: openAccess
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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