Effects of Initialization Methods on the Performance of Surrogate-Based Multiobjective Evolutionary Algorithms

Initialization plays a crucial role in surrogate-based multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) when tackling computationally expensive multiobjective optimization problems. During the initialization process, solutions are generated to train surrogate models. Consequently, the accuracy of thes...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE Symposium on Computational Intelligence in Multi-Criteria Decision Making s. 933 - 940
Hlavní autoři:	Zhang, Jinyuan, Ishibuchi, Hisao, He, Linjun, Nan, Yang
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 05.12.2023
Témata:	Bridges Classification algorithms Computational modeling Evolutionary computation Hypercubes initialization Measurement Multiobjective evolutionary algorithms Optimization surrogate models
ISSN:	2472-8322
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!