Evolutionary Multiobjective Optimization with Gaussian Process Models

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2015, 2015

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book focuses on the field of surrogate-model-based multiobjective evolutionary optimization. It describes the sate-of-the-art concepts and methods, presents various optimization problems and describes current challenges. The main contributions are done for the optimization problems, where solutions are presented with uncertainty. To compare solutions under uncertainty and improve the optimization results the new relations for comparing solutions under uncertainty are defined. These relations reduce the possibility of incorrect comparisons due to the inaccurate approximations. The relations under uncertainty are then used in the new surrogate-model-based multiobjective evolutionary algorithm called GP-DEMO. The algorithm is thoroughly tested on benchmark and real-world problems and the results show that GP-DEMO, in comparison to other multiobjective evolutionary algorithms, produces comparable results while requiring fewer exact evaluations of the original objective functions. 116 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783659759352

Título
Evolutionary Multiobjective Optimization with Gaussian Process Models
Autor
Miha Mlakar
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2015
Año de publicación
2015
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
365975935X
ISBN 13
9783659759352
Peso del artículo
191 gramos
Dimensiones
220x150x8 mm

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