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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Solving Large MultiZenoTravel Benchmarks with Divide-and-Evolve

verfasst von : Alexandre Quemy, Marc Schoenauer, Vincent Vidal, Johann Dréo, Pierre Savéant

Erschienen in: Learning and Intelligent Optimization

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A method to generate various size tunable benchmarks for multi-objective AI planning with a known Pareto Front has been recently proposed in order to provide a wide range of Pareto Front shapes and different magnitudes of difficulty. The performance of the Pareto-based multi-objective evolutionary planner DaE \(_{\text {YAHSP}}\) are evaluated on some large instances with singular Pareto Front shapes, and compared to those of the single-objective aggregation-based approach.

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Fußnoten
Literatur
1.
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Khouadjia, M.R., Schoenauer, M., Vidal, V., Dréo, J., Savéant, P.: Pareto-based multiobjective AI planning. In: Rossi, F. (eds.) Proceedings of the IJCAI. AAAI Press (2013)
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Metadaten
Titel
Solving Large MultiZenoTravel Benchmarks with Divide-and-Evolve
verfasst von
Alexandre Quemy
Marc Schoenauer
Vincent Vidal
Johann Dréo
Pierre Savéant
Copyright-Jahr
2015
Buch
Learning and Intelligent Optimization

Print ISBN: 978-3-319-19083-9

Electronic ISBN: 978-3-319-19084-6

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19084-6_25