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首页> Evolutionary computation> Transfer Learning Based Co-Surrogate Assisted Evolutionary Bi-Objective Optimization for Objectives with Non-Uniform Evaluation Times.

Transfer Learning Based Co-Surrogate Assisted Evolutionary Bi-Objective Optimization for Objectives with Non-Uniform Evaluation Times.

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第一作者： Xilu,Wang
第一单位： Department of Computer Science, University of Surrey, Guildford, GU2 7XH, United Kingdom xilu.wang@surrey.ac.uk.
作者： Xilu,Wang [1] ; Yaochu,Jin [2] ; Sebastian,Schmitt [3] ; Markus,Olhofer [4]
作者单位： Department of Computer Science, University of Surrey, Guildford, GU2 7XH, United Kingdom xilu.wang@surrey.ac.uk. [1] Faculty of Technology, Bielefeld University, D-33615 Bielefeld, Germany.;Department of Computer Science, University of Surrey, Guildford, GU2 7XH, United Kingdom yaochu.jin@uni-bielefeld.de. [2] Honda Research Institute Europe GmbH, Carl-Legien-Strasse 30, D-63073 Offenbach/Main, Germany sebastian.schmitt@honda-ri.de. [3] Honda Research Institute Europe GmbH, Carl-Legien-Strasse 30, D-63073 Offenbach/Main, Germany markus.olhofer@honda-ri.de. [4]
关键词 Bayesian optimizationGaussian processMultiobjective optimizationco-surrogatenon-uniform evaluation timessurrogate-assisted evolutionary algorithmtransfer learning
医学主题词 算法(Algorithms);生物进化(Biological Evolution);计算机模拟(Computer Simulation);学习(Learning)
DOI 10.1162/evco_a_00300
PMID 34739055
发布时间 2022-06-02
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Evolutionary computation

Evolutionary computation

2022年30卷2期

221-251页

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