A Surrogate Based Multiobjective Evolution Strategy with Different Models for Local Search and Pre-selection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F12%3A00424059" target="_blank" >RIV/67985807:_____/12:00424059 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICTAI.2012.37" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICTAI.2012.37</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICTAI.2012.37" target="_blank" >10.1109/ICTAI.2012.37</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Surrogate Based Multiobjective Evolution Strategy with Different Models for Local Search and Pre-selection

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper we present a multiobjective evolutionary algorithm which uses surrogate models in two different ways -- during a local search and during pre-selection. Two different approaches to surrogate modeling are used, and the algorithm provides multiple individuals in each generation to enable easy parallelization. The algorithm is tested and compared to standard multiobjective evolutionary algorithms and to our previously developed surrogate evolution strategy. We also discuss the importance of the use of two different approaches and show that it improves the convergence speed significantly.

Název v anglickém jazyce

A Surrogate Based Multiobjective Evolution Strategy with Different Models for Local Search and Pre-selection

Popis výsledku anglicky

In this paper we present a multiobjective evolutionary algorithm which uses surrogate models in two different ways -- during a local search and during pre-selection. Two different approaches to surrogate modeling are used, and the algorithm provides multiple individuals in each generation to enable easy parallelization. The algorithm is tested and compared to standard multiobjective evolutionary algorithms and to our previously developed surrogate evolution strategy. We also discuss the importance of the use of two different approaches and show that it improves the convergence speed significantly.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 24st IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence

ISBN

978-0-7695-4915-6

ISSN

1082-3409

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

215-222

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Athens

Datum konání akce

7. 11. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000320861900028