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Erschienen in:
2003 | OriginalPaper | Buchkapitel
Evolutionary Multimodal Optimization Revisited
verfasst von : Rajeev Kumar, Peter Rockett
Erschienen in: Genetic and Evolutionary Computation — GECCO 2003
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Enthalten in: Professional Book Archive
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We revisit a class of multimodal function optimizations using evolutionary algorithms reformulated into a multiobjective framework where previous implementations have needed niching/sharing to ensure diversity. In this paper, we use a steady-state multiobjective algorithm which preserves diversity without niching to produce diverse sampling of the Pareto-front with significantly lower computational effort.