Pareto optimization with small data by learning across common objective spaces
In multi-objective optimization, it becomes prohibitively difficult to cover the Pareto front (PF) as the number of points scales exponentially with the dimensionality of the objective space. The challenge is exacerbated in expensive optimization domains where evaluation data is at a premium. To ove...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , , |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | |
| التنسيق: | مقال |
| اللغة: | English |
| منشور في: |
2023
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/169428 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
| المؤسسة: | Nanyang Technological University |
| اللغة: | English |