Biased random-key genetic algorithm for bound-constrained global optimization

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: R. M. A. Silva
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: M. G. C. Resende, P. M. Pardalos, J. F. Gonçalves
Tipo de documento: Livro
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10216/83700
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].
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