Boosting scalability for large-scale multiobjective optimization via transfer weights

Large-scale multiobjective optimization problems (LSMOPs), which optimize multiple conflicting objectives with hundreds or even thousands of decision variables, demand increasing computational resources to assure satisfactory performance as the decision variables increase. Multiobjective evolutionar...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information sciences Jg. 670; S. 120607
Hauptverfasser:	Hong, Haokai, Jiang, Min, Yen, Gary G.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.06.2024
Schlagworte:	Evolutionary algorithms Large-scale optimization Multiobjective optimization Transfer learning Large-scale optimization Evolutionary algorithms Transfer learning Multiobjective optimization
ISSN:	0020-0255, 1872-6291
Online-Zugang:	Volltext
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