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Binghang Lu, Christian Moya and Guang Lin    
This paper presents NSGA-PINN, a multi-objective optimization framework for the effective training of physics-informed neural networks (PINNs). The proposed framework uses the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) to enable traditional stocha... ver más
Revista: Algorithms    Formato: Electrónico

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