Automatically Designing State-of-the-Art Multi- and Many-Objective Evolutionary Algorithms

A recent comparison of well-established multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) has helped better identify the current state-of-the-art by considering (i) parameter tuning through automatic configuration, (ii) a wide range of different setups, and (iii) various performance metrics. Here, we a...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Evolutionary computation Jg. 28; H. 2; S. 195
Hauptverfasser:	Bezerra, Leonardo C T, López-Ibáñez, Manuel, Stützle, Thomas
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States 01.06.2020
Schlagworte:	Algorithms Automation Biological Evolution automatic algorithm design Multiobjective optimization evolutionary algorithms
ISSN:	1530-9304, 1530-9304
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