Multi co-objective evolutionary optimization : cross surrogate augmentation for computationally expensive problems

In this paper, we present a novel cross-surrogate assisted memetic algorithm (CSAMA) as a manifestation of multi co-objective evolutionary computation to enhance the search on computationally expensive problems by means of transferring, sharing and reusing information across objectives. In particula...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Le, Minh Nghia, Ong, Yew Soon, Menzel, Stefan, Seah, Chun-Wei, Sendhoff, Bernhard
مؤلفون آخرون: School of Computer Engineering
التنسيق: Conference or Workshop Item
اللغة:English
منشور في: 2013
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/102007
http://hdl.handle.net/10220/12022
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
المؤسسة: Nanyang Technological University
اللغة: English

مواد مشابهة