Archiving Strategies For Evolutionary Multi-Objective Optimization Algorithms de Hernández, Carlos Format Relié

Archiving Strategies for Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms - Hernández, Carlos

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Livre Informatique - Hernández, Carlos - 01/01/2021 - Relié - Langue : Anglais

Auteur(s) : Hernández, Carlos - Schütze, Oliver

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/01/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 248

Expédition : 541

Dimensions : 24.1 x 16.0 x 2.0

ISBN : 9783030637729

Résumé :

This book presents an overview of archiving strategies developed over the last years by the authors that deal with suitable approximations of the sets of optimal and nearly optimal solutions of multi-objective optimization problems by means of stochastic search algorithms. All presented archivers are analyzed with respect to the approximation qualities of the limit archives that they generate and the upper bounds of the archive sizes. The convergence analysis will be done using a very broad framework that involves all existing stochastic search algorithms and that will only use minimal assumptions on the process to generate new candidate solutions. All of the presented archivers can effortlessly be coupled with any set-based multi-objective search algorithm such as multi-objective evolutionary algorithms, and the resulting hybrid method takes over the convergence properties of the chosen archiver. This book hence targets at all algorithm designers and practitioners in the fieldof multi-objective optimization.

...

Sommaire:
Introduction.- Multi-objective Optimization.- The Framework.- Computing the Entire Pareto Front.- Computing Gap Free Pareto Fronts.- Using Archivers within MOEAs.- Test Problems....

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