机译:开发帕累托最优决策树的多目标遗传规划方法
Sheldon B. Lubar School of Business, University of Wisconsin-Milwaukee, P. O. Box 742, Milwaukee, WI 53201, United States;
data mining; binary classification; decision tree; cost-sensitive classification; genetic programming; multi-objective optimization; pareto optimality;
机译:一种直观的模糊目标规划方法,用于寻找多目标规划问题的最优解
机译:帕累托最优模型树的多目标进化方法
机译:在线实时红外和量热测量的动力学建模,采用帕累托最优方法和多目标遗传算法
机译:结合可靠性和帕累托最优性-一种使用随机多目标遗传算法的方法
机译:采用多目标决策模型和线性规划的工程课程改进集成方法。
机译:帕累托最优系统发育树和解
机译:饮用水网络中氯化的最佳设计与管理:遗传算法的多目标方法和帕累托最优概念