A Survey on Learnable Evolutionary Algorithms for Scalable Multiobjective Optimization

Recent decades have witnessed great advancements in multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) for multiobjective optimization problems (MOPs). However, these progressively improved MOEAs have not necessarily been equipped with scalable and learnable problem-solving strategies for new and grand...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org
Hlavní autoři:	Liu, Songbai, Lin, Qiuzhen, Li, Jianqiang, Kay Chen Tan
Médium:	Paper
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 27.02.2023
Témata:	Discriminators Evolutionary algorithms Evolutionary computation Genetic algorithms Machine learning Mopping Multiple objective analysis Optimization Problem solving Scaling up Taxonomy
ISSN:	2331-8422
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!