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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| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on evolutionary computation Jg. 26; H. 5; S. 1157 - 1170 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| 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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