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ParEGO公司

swMATH ID: 10968
软件作者: 约书亚·诺尔斯;埃文·休斯。
描述: 对250项评估的预算进行多目标优化。在工程和其他“真实世界”应用程序中,多目标优化问题必须经常在紧张的评估预算(几十或几百个功能评估,而不是数千个)下解决。在本文中,我们研究了两种使用高级初始化和搜索策略的算法,以在这些条件下更好地运行。第一种算法Bin_MSOPS使用二叉搜索树来划分决策空间,并尝试从“适合”解决方案附近的最大空白区域进行采样。第二种算法ParEGO从拉丁超立方体中的解开始,在每次函数求值后更新搜索环境的高斯过程代理模型,用于估计最大预期改进的解。这两种算法是使用一套由九个函数组成的基准套件进行测试的,这些函数有两个和三个目标——每个函数的预算总共只有250个函数评估。结果表明,这两种算法以非常不同的方式搜索空间,这可以用来理解性能差异。这两种算法都表现良好,但在进行了100次功能评估后,ParEGO在9个测试用例中的7个测试用例中名列前茅,在前250次评估后的6个测试用例中名列前茅。
主页: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-31880-4_13
关键词: 多目标优化;昂贵的黑盒功能;ParEGO公司;达克斯;箱子_MSOPS;景观近似;响应面;测试套件
相关软件: EGO公司;MOEA/D公司;SPEA2公司;炒作;表情符号;达克斯;青蒿素;PAES公司;NBI公司;Hyperopt公司;SPACE(空间);PlatEMO公司;加权超卷;蒙比;MLMSRBF公司;MultiGLODS公司;github;GPareto公司;国际学生成绩评估;j金属
引用于: 66文件
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189位作者引用

卡洛斯·科埃洛·科埃洛。
安德烈·H·多伊茨。
迈克尔·T·M·埃默里奇。
维克托·皮奇尼
2 泰摩尔阿赫塔
2 米卡·比诺伊斯
2 程元胜
2 伊沃·库库特
2 汤姆·达内
2 哈米德雷扎·埃斯坎达里
2 克里斯托弗·盖革。
2 图沙·戈尔
2 Hyndman,Rob J。
2 阿尔贝托·洛维森
2 杰苏斯·马丁内斯·弗鲁托斯
2 凯萨·米提宁(Kaisa M.Miettinen)。
2 塞巴斯蒂安·罗哈斯·冈萨雷斯
2 克里斯汀·舒梅克(Christine A.Shoemaker)。
2 凯特·A·史密斯·迈尔斯。
2 英格丽达·斯特波纳维奇
2 加扎利Talbi
2 范·纽文豪斯(Inneke Van Nieuwenhuyse)
2 埃曼纽尔·巴斯克斯
2 劳拉·维拉诺娃
2 詹大伟
2 安塔那斯,伊林斯卡斯
1 恩里克·阿尔巴
1 哈迪斯·阿纳希德
1 Auger,Anne安妮
1 Bäck,Thomas H.W。
1 约翰内斯·巴德
1 马修·巴尔森特
1 朱利安·贝特
1 叙利亚,白拉卡里亚
1 贝内托,E。
1 让·比吉恩
1 伊利亚斯·比利奥尼斯
1 伯恩德·比施尔
1 托马斯·博克
1 埃里克·布拉德福德
1 卢伊奇市布雷瓦库
1 迪莫·布罗克霍夫
1 苏金·布雷拉
1 理查德·伯克。
1 伯纳德·F·巴克斯顿。
1 艾玛·伯恩
1 詹姆斯·卡尔文(James M.Calvin)。
1 佛罗里达州卡皮塔内斯库
1 查拉兰帕基斯,亚里士多德·E·。
1 陈胜民杰
1 维多利亚·C·P·陈。
1 郑、石
1 P.John克拉克森
1 大卫·科尼
1 琼·达文斯·沃尔达乌拉
1 乔里斯·德鲁特
1 艾丁·德米西奥卢
1 德克·德斯克里弗
1 雅利安人德什瓦尔
1 贾纳德汉·拉奥·多帕
1 Juan J.Durillo。
1 乔昂·A·杜罗。
1 Jose A.Egea。
1 加布里埃尔·艾奇费尔德
1 贝诺伊·埃努克斯
1 保罗·费利奥特
1 博格丹·菲利皮奇
1 卡洛斯·丰塞卡(Carlos M.Fonseca)。
1 高,梁
1 大卫·高德里
1 大卫·金斯堡
1 托比亚斯眼镜商
1 德克·戈里森
1 阿卜杜拉·哈巴尔
1 拉斐尔·哈夫特卡。
1 尤西·哈卡宁
1 韩、丁
1 韩旭
1 阿里·赫巴尔
1 文森特·赫伯特
1 Hernández-Fernández,Francisco J。
1 大卫·埃雷罗·佩雷斯
1 埃洛伊·昂托里亚
1 丹尼尔·霍恩(Daniel R.Horn)。
1 黄敏
1 埃文·休斯。
1 Jaeggi博士。
1 斯特凡·雅各布森
1 哈米德·贾拉利
1 姜,陈
1 姜,陈
1 姜普瑜
1 金耀初
1 伊格纳西·卡里舍夫斯基
1 卡里米·马马汗(Karimi-Mamaghan)、阿米尔·穆罕默德(Amir Mohammad)
1 玛丽亚姆·卡里米·马马汗
1 安迪·基恩。
1 蒂莫利昂·基波罗斯
1 詹·威勒姆·克林肯伯格
1 约书亚·D·诺尔斯。
…还有89位作者

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