Benchmarking RM-MEDA on the Bi-objective ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
DOI :
Titre :
Benchmarking RM-MEDA on the Bi-objective BBOB-2016 Test Suite
Auteur(s) :
Auger, Anne [Auteur]
Machine Learning and Optimisation [TAO]
Brockhoff, Dimo [Auteur]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Hansen, Nikolaus [Auteur]
Machine Learning and Optimisation [TAO]
Tušar, Dejan [Auteur]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Tušar, Tea [Auteur]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Wagner, Tobias [Auteur]
Technische Universität Dortmund [Dortmund] [TU]
Machine Learning and Optimisation [TAO]
Brockhoff, Dimo [Auteur]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Hansen, Nikolaus [Auteur]
Machine Learning and Optimisation [TAO]
Tušar, Dejan [Auteur]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Tušar, Tea [Auteur]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Wagner, Tobias [Auteur]
Technische Universität Dortmund [Dortmund] [TU]
Titre de la manifestation scientifique :
GECCO 2016 - Genetic and Evolutionary Computation Conference
Ville :
Denver, CO
Pays :
Etats-Unis d'Amérique
Date de début de la manifestation scientifique :
2016-07-20
Titre de l’ouvrage :
GECCO '16 Companion Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
Éditeur :
ACM
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Black-box optimization
Bi-objective optimization
Benchmarking
Bi-objective optimization
Benchmarking
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Réseau de neurones [cs.NE]
Mathématiques [math]/Optimisation et contrôle [math.OC]
Mathématiques [math]/Optimisation et contrôle [math.OC]
Résumé en anglais : [en]
In this paper, we benchmark the Regularity Model-Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm (RM-MEDA) of Zhang et al. on the bi-objective bbob-biobj test suite of the Comparing Continuous Optimizers (COCO) ...
Lire la suite >In this paper, we benchmark the Regularity Model-Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm (RM-MEDA) of Zhang et al. on the bi-objective bbob-biobj test suite of the Comparing Continuous Optimizers (COCO) platform. It turns out that, starting from about 200 times dimension many function evaluations, RM-MEDA shows a linear increase in the solved hypervolume-based target values with time until a stagnation of the performance occurs rather quickly on all problems. The final percentage of solved hy-pervolume targets seems to decrease with the problem dimension .Lire moins >
Lire la suite >In this paper, we benchmark the Regularity Model-Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm (RM-MEDA) of Zhang et al. on the bi-objective bbob-biobj test suite of the Comparing Continuous Optimizers (COCO) platform. It turns out that, starting from about 200 times dimension many function evaluations, RM-MEDA shows a linear increase in the solved hypervolume-based target values with time until a stagnation of the performance occurs rather quickly on all problems. The final percentage of solved hy-pervolume targets seems to decrease with the problem dimension .Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Projet ANR :
Collections :
Source :
Fichiers
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