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A comparative study of a teaching-learning-based optimization algorithm on multi-objective unconstrained and constrained functions

引用

JOURNAL OF KING SAUD UNIVERSITY-COMPUTER AND INFORMATION SCIENCES 2014年第3期26卷 332-346页

作者： Rao, R. Venkata Waghmare, G. G. SV Natl Inst Technol Dept Mech Engn Surat 395007 Gujarat India

Multi-objective optimization is the process of simultaneously optimizing two or more conflicting objectives subject to certain constraints. Real-life engineering designs often contain more than one conflicting objective function, which requires a multi-objective approach. In a single-objective optimization problem, the optimal solution is clearly defined, while a set of trade-offs that gives rise to numerous solutions exists in multi-objective optimization problems. Each solution represents a particular performance trade-off between the objectives and can be considered optimal. In this paper, the performance of a recently developed teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm is evaluated against the other optimization algorithms over a set of multi-objective unconstrained and constrained test functions and the results are compared. The TLBO algorithm was observed to outperform the other optimization algorithms for the multi-objective unconstrained and constrained benchmark problems. (C) 2013 King Saud University. Production and hosting by Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： Teaching-learning-based optimization Multi-objective optimization unconstrained and constrained benchmark functions

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