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Benchmarking Algorithms from the platypus Framework on the Biobjective bbob-biobj Testbed

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Résumé

One of the main goals of the COCO platform is to produce, collect, and make available benchmarking performance data sets of optimization algorithms and, more concretely, algorithm implementations. For the recently proposed biobjective bbob-biobj test suite, less than 20 algorithms have been benchmarked so far but many more are available to the public. We therefore aim in this paper to benchmark several available multiobjective optimization algorithms on the bbob-biobj test suite and discuss their performance. We focus here on algorithms implemented in the platypus framework (in Python) whose main advantage is its ease of use without the need to set up many algorithm parameters.

langue originaleAnglais
titreGECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
EditeurAssociation for Computing Machinery, Inc
Pages1905-1911
Nombre de pages7
ISBN (Electronique)9781450367486
Les DOIs
étatPublié - 13 juil. 2019
Evénement2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2019 - Prague, République tchcque
Durée: 13 juil. 201917 juil. 2019

Série de publications

NomGECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion

Une conférence

Une conférence2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2019
Pays/TerritoireRépublique tchcque
La villePrague
période13/07/1917/07/19

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