Data-Driven Evolutionary Optimization: An Overview and Case Studies

Most evolutionary optimization algorithms assume that the evaluation of the objective and constraint functions is straightforward. In solving many real-world optimization problems, however, such objective functions may not exist. Instead, computationally expensive numerical simulations or costly phy...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on evolutionary computation Ročník 23; číslo 3; s. 442 - 458
Hlavní autoři:	Jin, Yaochu, Wang, Handing, Chugh, Tinkle, Guo, Dan, Miettinen, Kaisa
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.06.2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Computational modeling Computer simulation Data mining Data models Data science data-driven optimization Evolutionary algorithms evolutionary algorithms (EAs) Fitness Machine learning model management Optimization Sociology Statistics surrogate Taxonomy
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!