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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.11
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
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Network design is one of the most important and most frequently encountered classes of optimization problems. It is a combinatory field in combinatorial optimization and graph theory. When considering a bicriteria network design (bND) problem with the two conflicting objectives of minimizing cost and maximizing flow. Network design problems where even one flow measure be maximized, are often NP-hard problems. But, in real-life applications, it is often the case that the network to be built is required to optimize multi-criteria simultaneously. Thus the calculation of the multi-criteria network design problems is a difficult task. In this state-of-the-art survey paper, we propose a new multiobjective hybrid genetic algorithm (mo-hGA) hybridized with Fuzzy Logic Control (FLC) and Local Search (LS). Numerical experiments based on the mo-hGA method for designing multiple objective network models show the effectiveness and the efficiency of our approach by comparing with the recent researches.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. MATHEMATICAL FORMULATION
3. MULTIOBJECTIVE HYBRID GENETIC ALGORITHM
4. EXPERIMENTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
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