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首页> Evolutionary computation> Problem Features versus Algorithm Performance on Rugged Multiobjective Combinatorial Fitness Landscapes.

Problem Features versus Algorithm Performance on Rugged Multiobjective Combinatorial Fitness Landscapes.

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第一作者： Fabio,Daolio
第一单位： Shinshu University, Faculty of Engineering, Nagano, Japan fdaolio@shinshu-u.ac.jp.
作者： Fabio,Daolio [1] ; Arnaud,Liefooghe [2] ; Sébastien,Verel [3] ; Hernán,Aguirre [4] ; Kiyoshi,Tanaka [5]
作者单位： Shinshu University, Faculty of Engineering, Nagano, Japan fdaolio@shinshu-u.ac.jp. [1] Univ. Lille, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189 - CRIStAL, F-59000, Lille, France Inria Lille-Nord Europe, F-59650 Villeneuve d'Ascq, France arnaud.liefooghe@univ-lille1.fr. [2] Univ. Littoral Côte d'Opale, EA 4491 - LISIC - F-62228 Calais, France verel@lisic.univ-littoral.fr. [3] Shinshu University, Faculty of Engineering, Nagano, Japan ahernan@shinshu-u.ac.jp. [4] Shinshu University, Faculty of Engineering, Nagano, Japan ktanaka@shinshu-u.ac.jp. [5]
关键词 Evolutionary multiobjective optimizationblack-box 0–1 multiobjective problemsempirical performance modelingfeature-based analysisfitness landscape and problem difficultymultilevel multivariate analysisrandom-effects mixed models
医学主题词 算法(Algorithms);规范(Benchmarking);计算机模拟(Computer Simulation)
DOI 10.1162/EVCO_a_00193
PMID 27689467
发布时间 2018-07-20
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Evolutionary computation

Evolutionary computation

555-585页

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