文献
J-GLOBAL ID:202002288709785159
整理番号:20A0821679
代理支援進化的多目的最適化へのBayesアプローチ:比較研究【JST・京大機械翻訳】
Bayesian Approaches to Surrogate-Assisted Evolutionary Multi-objective Optimization: A Comparative Study
著者 (4件):
Qin Shufen
(Taiyuan University of Science and Technology,Department of Computer Science and Technology,Taiyuan,China,030024)
,
Sun Chaoli
(Taiyuan University of Science and Technology,Department of Computer Science and Technology,Taiyuan,China,030024)
,
Jin Yaochu
(University of Surrey,Department of Computer Science,Guilford,UK,GU2 7XH)
,
Zhang Guochen
(Taiyuan University of Science and Technology,Department of Computer Science and Technology,Taiyuan,China,030024)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
SSCI
ページ:
2074-2080
発行年:
2019年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)