A Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Gaussian Process-Based Inverse Modeling

To approximate the Pareto front, most existing multiobjective evolutionary algorithms store the nondominated solutions found so far in the population or in an external archive during the search. Such algorithms often require a high degree of diversity of the stored solutions and only a limited numbe...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on evolutionary computation Ročník 19; číslo 6; s. 838 - 856
Hlavní autoři:	Ran Cheng, Yaochu Jin, Narukawa, Kaname, Sendhoff, Bernhard
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.12.2015 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms estimation of distribution algorithms Gaussian processes inverse modeling Inverse problems Job shops Multiobjective optimization Pareto optimization random grouping Sociology Stochastic models Vectors inverse modeling multiobjective optimization (MOO) random grouping Gaussian processes (GPs) Estimation of distribution algorithms (EDAs)
ISSN:	1089-778X, 1941-0026
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!