Speeding up many-objective optimization by Monte Carlo approximations
Many state-of-the-art evolutionary vector optimization algorithms compute the contributing hypervolume for ranking candidate solutions. However, with an increasing number of objectives, calculating the volumes becomes intractable. Therefore, although hypervolume-based algorithms are often the method...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Artificial intelligence Ročník 204; s. 22 - 29 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Oxford
Elsevier B.V
01.11.2013
Elsevier |
| Témata: | |
| ISSN: | 0004-3702, 1872-7921 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!