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Titlebook: Evolutionary Multi-Criterion Optimization; Third International Carlos A. Coello Coello,Arturo Hernández Aguirre,E Conference proceedings 2

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發(fā)表于 2025-4-1 02:50:02 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 09:54:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 12:19:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 15:28:51 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 19:56:26 | 只看該作者
Dionysis Anemogiannis,Angelos Theocharis new approach, the Combative Accretion Model (CAM), achieves markedly better approximations than NSGA across a range of well-recognised test functions. Moreover, CAM is more efficient than NSGAII with respect to the number of comparisons (by an order of magnitude), while achieving comparable, and generally preferable, fronts.
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發(fā)表于 2025-4-2 01:51:46 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-322-97598-0sentation and performance metrics on three prominent benchmark functions, DAES is found to outperform three state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms to some extent in terms of finding a near-optimal, well-extended and uniformly diversified Pareto optimal front.
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