KCI등재
SCOPUS
Multi-objective equilibrium optimizer: framework and development for solving multi-objective optimization problems
저자
Premkumar M (Department of Electrical and Electronics Engineering, Dayananda Sager College of Engineering, Bengaluru 560078, Karnataka, India) ; Jangir Pradeep (Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd., Sikar 332025, Rajasthan, India) ; Sowmya R (Department of Electrical and Electronics Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli 620015, Tamil Nadu, India) ; Alhelou Hassan Haes (Department of Electrical Power Engineering, Tishreen University, 2230 Lattakia, Syria) ; Mirjalili Seyedali (Centre for Artificial Intelligence Research and Optimisation, Torrens University Australia, Fortitude Valley, QLD 4006, AustraliaYonsei Frontier Lab, Yonsei University, Seoul 03722, Korea) ; Kumar B Santhosh (Department of Computer Science and Engineering, Guru Nanak Institute of Technology, Hyderabad 501506, Telangana, India)
발행기관
학술지명
Journal of computational design and engineering(Journal of Computational Design and Engineering)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
24-50(27쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
This paper proposes a new Multi-Objective Equilibrium Optimizer (MOEO) to handle complex optimization problems, including real-world engineering design optimization problems. The Equilibrium Optimizer (EO) is a recently reported physics-based metaheuristic algorithm, and it has been inspired by the models used to predict equilibrium state and dynamic state. A similar procedure is utilized in MOEO by combining models in a different target search space. The crowding distance mechanism is employed in the MOEO algorithm to balance exploitation and exploration phases as the search progresses. In addition, a non-dominated sorting strategy is also merged with the MOEO algorithm to preserve the population diversity and it has been considered as a crucial problem in multi-objective metaheuristic algorithms. An archive with an update function is used to uphold and improve the coverage of Pareto with optimal solutions. The performance of MOEO is validated for 33 contextual problems with 6 constrained, 12 unconstrained, and 15 practical constrained engineering design problems, including non-linear problems. The result obtained by the proposed MOEO algorithm is compared with other state-of-the-art multi-objective optimization algorithms. The quantitative and qualitative results indicate that the proposed MOEO provides more competitive outcomes than the different algorithms. From the results obtained for all 33 benchmark optimization problems, the efficiency, robustness, and exploration ability to solve multi-objective problems of the MOEO algorithm are well defined and clarified. The paper is further supported with extra online service and guideline at https://premkumarmanoharan.wixsite.com/mysite.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2017-03-13 | 학술지명변경 | 한글명 : Journal of Computational Design and Engineering -> Journal of Computational Design and Engineering 외국어명 : Journal of Computational Design and Engineering -> Journal of Computational Design and Engineering | KCI등재 |
2017-03-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (기타) | KCI등재 |
2016-06-13 | 학회명변경 | 한글명 : 한국CAD/CAM학회 -> 한국CDE학회영문명 : Society Of Cadcam Engineers -> Society for Computational Design and Engineering |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0 | 0 | 0 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0 | 0 | 0 | 0 |
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