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Erschienen in:
An Evolutionary Framework for Routing Protocol Analysis in Wireless Sensor Networks Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Scalability of Population-Based Search Heuristics for Many-Objective Optimization

verfasst von : Ramprasad Joshi, Bharat Deshpande

Erschienen in: Applications of Evolutionary Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Beginning with Talagrand [16]’s seminal work, isoperimetric inequalities have been used extensively in analysing randomized algorithms. We develop similar inequalities and apply them to analysing population-based randomized search heuristics for multiobjective optimization in ℝ

n

space. We demonstrate the utility of the framework in explaining an empirical observation so far not explained analytically: the curse of dimensionality, for many-objective problems. The framework makes use of the black-box model now popular in EC research.

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Metadaten
Titel
Scalability of Population-Based Search Heuristics for Many-Objective Optimization
verfasst von
Ramprasad Joshi
Bharat Deshpande
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Applications of Evolutionary Computation

Print ISBN: 978-3-642-37191-2

Electronic ISBN: 978-3-642-37192-9

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37192-9_48