Hypervolume-based local search in multi-objective evolutionary optimization

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F14%3A10284958" target="_blank" >RIV/00216208:11320/14:10284958 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/67985807:_____/14:00430976
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/2576768.2598332" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1145/2576768.2598332</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/2576768.2598332" target="_blank" >10.1145/2576768.2598332</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Hypervolume-based local search in multi-objective evolutionary optimization
Popis výsledku v původním jazyce
This paper describes a surrogate based multi-objective evolutionary algorithm with hyper-volume contribution-based local search. The algorithm switches between an NSGA-II phase and a local search phase. In the local search phase, a model for each of theobjectives is trained and CMAES is used to optimize the hyper-volume contribution of each individual with respect to its two neighbors on the non-dominated front. The performance of the algorithm is evaluated using the well known ZDT and WFG benchmark suites.
Název v anglickém jazyce
Hypervolume-based local search in multi-objective evolutionary optimization
Popis výsledku anglicky
This paper describes a surrogate based multi-objective evolutionary algorithm with hyper-volume contribution-based local search. The algorithm switches between an NSGA-II phase and a local search phase. In the local search phase, a model for each of theobjectives is trained and CMAES is used to optimize the hyper-volume contribution of each individual with respect to its two neighbors on the non-dominated front. The performance of the algorithm is evaluated using the well known ZDT and WFG benchmark suites.

Projekt
<a href="/cs/project/LD13002" target="_blank" >LD13002: Modelování složitých systémů softcomputingovými metodami</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
GECCO 2014 - Proceedings of the 2014 Genetic and Evolutionary Computation Conference
ISBN
978-1-4503-2662-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
637-644
Název nakladatele
Association for Computing Machinery
Místo vydání
Vancouver, Kanada
Místo konání akce
Vancouver, Kanada
Datum konání akce
12. 7. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)