Zobrazeno 1 - 10
of 222
pro vyhledávání: '"Linkage Learning"'
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.
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.
Model-Based Evolutionary Algorithms (MBEAs) can be highly scalable by virtue of linkage (or variable interaction) learning. This requires, however, that the linkage model can capture the exploitable structure of a problem. Usually, a single type of l
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dris___00893::9dc80c47281b65e503b85bb8f0a7663a
https://ir.cwi.nl/pub/31980
https://ir.cwi.nl/pub/31980
Publikováno v:
GECCO 2022-Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference
Model-Based Evolutionary Algorithms (MBEAs) can be highly scalable by virtue of linkage (or variable interaction) learning. This requires, however, that the linkage model can capture the exploitable structure of a problem. Usually, a single type of l
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e799f076589e70d3eb5795cb9ad61b33
https://ir.cwi.nl/pub/31980
https://ir.cwi.nl/pub/31980
Publikováno v:
GECCO Companion
Linkage learning techniques are a crucial part of many modern evolutionary methods dedicated to solving problems in discrete domains. Linkage information quality is decisive for the effectiveness of these methods. In this article, we point on two pos
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8463e7d99081b769f46fa5fe022a1390
https://doi.org/10.1109/tevc.2020.2985497
https://doi.org/10.1109/tevc.2020.2985497
Autor:
Michał Witold Przewoźniczek
Publikováno v:
Information Sciences. 521:62-80
The maintenance of many subpopulations is an important technique employed in evolutionary methods. However, the use of a multi-population approach has its drawbacks. Among all, it requires spending high amounts of available resources. Therefore, the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::386fe4b8fb49ae7cbe26b759cc5ea30a
https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.02.027
https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.02.027
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Przewozniczek, Michal W, Komarnicki, Marcin M, Bosman, P.A.N., Thierens, Dirk, Frej, Bartosz, Luong, Ngoc Hoang, Chicano, Francisco, Krawiec, Krzysztof, Sub Intelligent Systems, Intelligent Systems
Publikováno v:
GECCO '21. Association for Computing Machinery
GECCO '21
GECCO Companion
GECCO '21
GECCO Companion
Linkage learning techniques are employed to discover dependencies between problem variables. This knowledge can then be leveraged in an Evolutionary Algorithm (EA) to improve the optimization process. Of particular interest is the Gene-pool Optimal M
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0e621ff5ad403316aff856597167d0b0
https://doi.org/10.1145/3449726.3463152
https://doi.org/10.1145/3449726.3463152