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...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Information sciences Ročník 670; s. 120607
Hlavní autoři:	Hong, Haokai, Jiang, Min, Yen, Gary G.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Inc 01.06.2024
Témata:	Evolutionary algorithms Large-scale optimization Multiobjective optimization Transfer learning Large-scale optimization Evolutionary algorithms Transfer learning Multiobjective optimization
ISSN:	0020-0255, 1872-6291
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!