Evolutionary multimodal optimization
ಅನ್ವಯಿಕ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಒಂದೇ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಹು (ಕನಿಷ್ಠ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ) ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಎಂಬುದು ವಿಕಸನೀಯ ಗಣನೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ವಾಂಗ್ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾನೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಶಿರ್ ಅಧ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಪ್ರೂಸ್ ಪುಸ್ತಕವು ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಭೌತಿಕ (ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚ) ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದಾಗಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಕಾರಗೊಳ್ಳದೇ ಇದ್ದಾಗ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನೇಕ ಪರಿಹಾರಗಳ ಜ್ಞಾನವು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಅನೇಕ ಪರಿಹಾರಗಳು (ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದವು) ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗುಪ್ತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು) ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅನೇಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ಇದು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಿನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಓಟದಲ್ಲಿ ಬಹು ಆಪ್ಟಿಮಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅವುಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಹ ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಜಾಗತಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿ ಎರವಲು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಿನ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಇಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿ ರನ್ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಎಂಬ ಭರವಸೆಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಮರುಪ್ರಾರಂಭದ ಅಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ರನ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು (ಇಎಗಳು) ಅವುಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನದಿಂದಾಗಿ, ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲೂ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲೂ ಅನೇಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದರೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮುಕ್ತಾಯದ ನಂತರ ನಾವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅನೇಕ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೆವು. ಇದು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರ ಅಥವಾ ಉಪ-ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ (ಒರಟಾದ, "ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ವರ್ತಿಸುವ" ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ) ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಬಹು-ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಇ. ಎ. ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ನಿಚಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪದವಾಗಿದ್ದು, ಅನೇಕ ಸ್ಥಿರವಾದ ಗೂಡುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ತಂತ್ರ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರದ ಅನುಕೂಲಕರ ಭಾಗಗಳು ಬಹು ಪರಿಹಾರಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಇರಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಒಂದೇ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು (ಜಿಎಗಳು), ಎವಲ್ಯೂಷನ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ (ಇಎಸ್), ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಎವಲ್ಯೂಷನ್ (ಡಿಇ), ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (ಪಿಎಸ್ಒ) ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು, ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಯಾವುದೋ ಒಂದು ರೂಪದಲ್ಲಿ ನಿಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು/ವಿಕಾಸ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಹು ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಡಿ ಜೋಂಗ್ನ ಜನಸಂದಣಿ ವಿಧಾನ, ಗೋಲ್ಡ್ಬರ್ಗ್ನ ಹಂಚಿಕೆ ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನ, ಪೆಟ್ರೋವ್ಸ್ಕಿಯ ತೆರವುಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನ, ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸಂಯೋಗ, ಬಹು ಉಪ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸಮುದಾಯವು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಮೊದಲ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವು ಆಕರ್ಷಣೆಯ ವಿವಿಧ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ದ್ರಾವಣಗಳಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇಎಸ್ನೊಳಗೆ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನ ಅನ್ವಯವು ಅನೇಕ ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಇದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡಿರ್ಅಂಡಮೈಸ್ಡ್ ಇಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ನಿಚಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಶಿರ್ ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಸಿಎಮ್ಎ-ಇಎಸ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ನಿಚಿಂಗ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಆಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಆ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಆಧಾರವು ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಉಪ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ನಂತರ ಹುಡುಕಾಟ-ಬಿಂದುಗಳ ಸತತ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅದರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು. ಈ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣದ ಜೈವಿಕ ಸಾದೃಶ್ಯವೆಂದರೆ ಆಲ್ಫಾ-ಪುರುಷನು ಎಲ್ಲಾ ಹೇರಿದ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಸಾಧಿಸುತ್ತಾನೆ, ನಂತರ ಅದು ತನ್ನ ಸಂತತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಲೈಂಗಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಮಲ್ಟಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (ಇ. ಎಂ. ಓ.) ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಏಕ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಎರಡನೇ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಬಹು ಪರಿಹಾರಗಳು ದುರ್ಬಲ ಪ್ಯಾರೆಟೊ-ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಮುಂಭಾಗವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬಹುವಿಧದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಇ. ಎಂ. ಓ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ಅದರ ಬಹು ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಾ, ಅದೇ ಲೇಖಕರು ತಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಹೀಗಾಗಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉಪ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ (ಅಥವಾ ಪ್ರಭೇದಗಳಾಗಿ) ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಯಾವುದೇ ತ್ರಿಜ್ಯವನ್ನು ಬಳಸದ ಆದರೆ ಅದರ ಬದಲಿಗೆ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಡಿ. ಗೋಲ್ಡ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಜೆ. ರಿಚರ್ಡ್ಸನ್. (1987) "ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿತ್ ಶೇರಿಂಗ್ ಫಾರ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್". ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಎರಡನೇ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮ್ಮೇಳನದ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅನ್ವಯಿಕ ವಿಷಯಗಳ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ, ಪುಟಗಳು 41-49. ಎಲ್. ಎರ್ಲ್ಬಾಮ್ ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ಸ್ ಇಂಕ್. ಹಿಲ್ಸ್ಡೇಲ್, ಎನ್ಜೆ, ಯುಎಸ್ಎ, 1987. ಎ. ಪೆಟ್ರೋವ್ಸ್ಕಿ. (1996) "ಎ ಕ್ಲಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರೊಸೀಜರ್ ಆಸ್ ಎ ನಿಚಿಂಗ್ ಮೆಥಡ್ ಫಾರ್ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್". ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಆಫ್ ದಿ 1996 ಐ. ಇ. ಇ. ಇ ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಆನ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ನಲ್ಲಿ, ಪುಟಗಳು <ಐ. ಡಿ. 1>. ಸಿಟಿಸೀರ್, 1996. ಡೆಬ್, ಕೆ., (2001) "ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಲ್ಟಿ-ಆಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್", ವಿಲೇ (ಗೂಗಲ್ ಬುಕ್ಸ್) ಎಫ್. ಸ್ಟ್ರೈಚೆರ್ಟ್, ಜಿ. ಸ್ಟೀನ್, ಎಚ್. ಉಲ್ಮರ್, ಮತ್ತು ಎ. ಜೆಲ್. (2004) "ಎ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಬೇಸ್ಡ್ ನಿಚಿಂಗ್ ಇ. ಎ. ಫಾರ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್". ಲೆಕ್ಚರ್ ನೋಟ್ಸ್ ಇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್, ಪುಟಗಳು 293-304,2004. ಸಿಂಗ್, ಜಿ., ದೇಬ್, ಕೆ., (2006) "ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಹು-ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಹೋಲಿಕೆ". ಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಕುರಿತ 8ನೇ ವಾರ್ಷಿಕ ಸಮ್ಮೇಳನದ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಪುಟಗಳು 8-12. ಎಸಿಎಂ, 2006. ರೊಂಕೊನೆನ್, ಜೆ., (2009). ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಎವಲ್ಯೂಷನ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರಂತರ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಾಂಗ್, ಕೆ. ಸಿ., (2009). ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಜಾತಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಫೋಟದೊಂದಿಗೆ ವಿಕಸನೀಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. GECCO 2009:923-930 ಜೆ. ಬರ್ರೆರಾ ಮತ್ತು ಸಿ. ಎ. ಸಿ. ಕೋಯೆಲ್ಲೊ. "ಎ ರಿವ್ಯೂ ಆಫ್ ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮೆಥಡ್ಸ್ ಯೂಸ್ಡ್ ಫಾರ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್", ಪುಟಗಳು 9-37. ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, ಬರ್ಲಿನ್, ನವೆಂಬರ್ 2009. ವಾಂಗ್, ಕೆ. ಸಿ., (2010). ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸ್ಥಳದ ಪರಿಣಾಮ. ಇವೋ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು (1) 2010:481-490 ದೇಬ್, ಕೆ., ಸಹಾ, ಎ. (2010) ಮಲ್ಟಿ-ಆಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಅಪ್ರೋಚ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಬಹು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. GECCO 2010:447-454 ವಾಂಗ್, ಕೆ. ಸಿ., (2010). ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಲ್ಯಾಟಿಸ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ. GECCO 2010:155-162 ಸಹಾ, ಎ., ದೇಬ್, ಕೆ. (2010), ಎ ಬೈ-ಕ್ರೈಟೇರಿಯನ್ ಅಪ್ರೋಚ್ ಟು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಃ ಸೆಲ್ಫ್-ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಅಪ್ರೋಚ್. ಸೀಲ್ 2010:95-104 ಶಿರ್, O. M., ಎಮೆರಿಚ್, M., ಬಾಕ್, T. (2010), ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ನಿಚೆ ರೇಡಿ ಮತ್ತು ನಿಚೆ ಶೇಪ್ಸ್ ಅಪ್ರೋಚಸ್ ಫಾರ್ ನಿಚಿಂಗ್ ವಿತ್ CMA-ES. ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಸಂಪುಟ. 18, ನಂ. 1, ಪು. 97-126. ಸಿ. ಸ್ಟೋಯನ್, ಎಮ್. ಪ್ರಿಯುಸ್, ಆರ್. ಸ್ಟೋಯನ್, ಡಿ. ಡುಮಿಟ್ರೆಸ್ಕು (2010) ಟೋಪೋಲಾಜಿಕಲ್ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಮೂಲಕ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್. ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಆನ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್, ಸಂಪುಟ. 14, ಸಂಚಿಕೆ 6, ಪುಟಗಳು 842-864,2010. ಎಸ್. ದಾಸ್, ಎಸ್. ಮೈಟಿ, ಬಿ-ವೈ ಕ್ಯೂ, ಪಿ. ಎನ್. ಸುಗಂಧನ್, "ರಿಯಲ್-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್-ಎ ಸರ್ವೆ ಆಫ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಆಫ್ ದಿ ಆರ್ಟ್", ಸಂಪುಟ. 1, ನಂ. 2, ಪು. 71-88, ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್, ಜೂನ್ 2011. ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಾರ್ಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (ಪಿಎಸ್ಒ) ಬಳಸಿ ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಿಚಿಂಗ್ ಇನ್ ಎವಲ್ಯೂಷನ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜೀಸ್ (ಇಎಸ್) ಚೇರ್ 11, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್, ಟಿಯು ಡಾರ್ಟ್ಮಂಡ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಐಇಇಇ ಸಿಐಎಸ್ ಟಾಸ್ಕ್ ಫೋರ್ಸ್ ಆನ್ ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ವೀಡಿಯೊ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಲೇಖನಗಳು