Benchmarking Real-World Many-Objective Problems: A Problem Suite With Baseline Results

In recent decades, multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) have been evaluated on artificial test problems with unrealistic characteristics, leading to uncertain conclusions about their efficacy in real-world applications. To address this issue, a few benchmark test suites comprising real-wo...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE access Ročník 12; s. 49275 - 49290
Hlavní autoři:	Palakonda, Vikas, Kang, Jae-Mo, Jung, Heechul
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 2024 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Automobiles Benchmark testing Benchmarks Complexity theory Decomposition Evolutionary algorithms Evolutionary computation many-objective optimization Multi-objective optimization Multiple objective analysis Object recognition Optimization real-world problems Rough surfaces Surface roughness test suite
ISSN:	2169-3536, 2169-3536
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!