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Steady-state selection and efficient covariance matrix update in the multi-objective CMA-ES

  • Ruhr-University Bochum
  • ETH Zurich

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

The multi-objective covariance matrix adaptation evolution strategy (MO-CMA-ES) combines a mutation operator that adapts its search distribution to the underlying optimization problem with multicriteria selection. Here, a generational and two steady-state selection schemes for the MO-CMA-ES are compared. Further, a recently proposed method for computationally efficient adaptation of the search distribution is evaluated in the context of the MO-CMA-ES.

langue originaleAnglais
titreEvolutionary Multi-Criterion Optimization - 4th International Conference, EMO 2007, Proceedings
EditeurSpringer Verlag
Pages171-185
Nombre de pages15
ISBN (imprimé)9783540709275
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2007
Modification externeOui
Evénement4th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, EMO 2007 - Matsushima, Japon
Durée: 5 mars 20078 mars 2007

Série de publications

NomLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Volume4403 LNCS
ISSN (imprimé)0302-9743
ISSN (Electronique)1611-3349

Une conférence

Une conférence4th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, EMO 2007
Pays/TerritoireJapon
La villeMatsushima
période5/03/078/03/07

Empreinte digitale

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