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基于元启发式方法的汽车零件形状优化数学模型综述( Mathematical model automotive part shape optimization using metaheuristic method-review )
Mattakoyya Rahul J. Jayaprakash
元启发式，特别是进化算法，是当今处理这些问题最著名的技术。在本文中，我们剖析了不同的新的元启发式结构来理解MOPS。我们的动机是了解与元启发式相关的开放研究线，但重点是研究较少的感兴趣的领域。我们的理由是了解与元启发式相关的开放研究线，但要关注较少被调查的优质发展领域。在脆弱性方面，我们重点讨论了选修元启发式系统、跨品种策略、等元启发式和多目标推进。对这些技术的研究表明，尽管有许多与它们相关的著作，而且有许多公开的研究路线，但它们还没有得到充分的研究。我们期望这篇论文是有价值的，特别是对于那些正在多目标精简元启发式领域寻找新职业的科学家。
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