Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Liao, Weiduo"'
Autor:
Liu, Fei, Lin, Xi, Liao, Weiduo, Wang, Zhenkun, Zhang, Qingfu, Tong, Xialiang, Yuan, Mingxuan
Neural combinatorial optimization (NCO) is a promising learning-based approach to solving various vehicle routing problems without much manual algorithm design. However, the current NCO methods mainly focus on the in-distribution performance, while t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.12262
Pareto front learning is a technique that introduces preference vectors in a neural network to approximate the Pareto front. Previous Pareto front learning methods have demonstrated high performance in approximating simple Pareto fronts. These method
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.08397
In this letter, we propose HV-Net, a new method for hypervolume approximation in evolutionary multi-objective optimization. The basic idea of HV-Net is to use DeepSets, a deep neural network with permutation invariant property, to approximate the hyp
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.02185
Hypervolume is widely used in the evolutionary multi-objective optimization (EMO) field to evaluate the quality of a solution set. For a solution set with $\mu$ solutions on a Pareto front, a larger hypervolume means a better solution set. Investigat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.09736
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Evolutionary Computation; Apr2022, Vol. 26 Issue 2, p349-363, 15p