Expensive Multiobjective Optimization by Relation Learning and Prediction

Expensive multiobjective optimization problems pose great challenges to evolutionary algorithms due to their costly evaluation. Building cheap surrogate models to replace the expensive real models has been proved to be a practical way to reduce the number of costly evaluations. Supervised learning t...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on evolutionary computation Jg. 26; H. 5; S. 1157 - 1170
Hauptverfasser: Hao, Hao, Zhou, Aimin, Qian, Hong, Zhang, Hu
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York IEEE 01.10.2022
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:
ISSN:1089-778X, 1941-0026
Online-Zugang:Volltext
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