Back to Search Start Over

Benchmarking MATLAB's gamultiobj (NSGA-II) on the Bi-objective BBOB-2016 Test Suite

Authors :
Tea Tušar
Tobias Wagner
Dejan Tušar
Anne Auger
Nikolaus Hansen
Dimo Brockhoff
Machine Learning and Optimisation (TAO)
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI)
Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization (DOLPHIN)
Inria Lille - Nord Europe
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL)
Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Technische Universität Dortmund [Dortmund] (TU)
ANR-12-MONU-0009,NumBBO,Analyse, Amelioration, Evaluation d'algorithmes numériques pour l'optimisation boîte-noire(2012)
Machine Learning and Optimisation ( TAO )
Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI )
Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Saclay - Ile de France
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria )
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization ( DOLPHIN )
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189 ( CRIStAL )
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Ecole Centrale de Lille-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Ecole Centrale de Lille-Institut Mines-Télécom [Paris]-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
Technische Universität Dortmund [Dortmund] ( TU )
ANR : ANR-2012-MONU-0009,NumBBO
Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI)
Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Université de Lille-Centrale Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centrale Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Source :
GECCO '16 Companion Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2016-Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2016-Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2016, Denver, CO, United States. pp.1233-1239, ⟨10.1145/2908961.2931706⟩, GECCO 2016-Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2016, Denver, CO, United States. ACM, GECCO '16 Companion Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, pp.1233-1239, 〈10.1145/2908961.2931706〉, GECCO (Companion)
Publication Year :
2016
Publisher :
HAL CCSD, 2016.

Abstract

International audience; In this paper, we benchmark a variant of the well-known NSGA-II algorithm of Deb et al. on the biobjective bbob-biobj test suite of the Comparing Continuous Optimizers platform COCO. To this end, we employ the implementation of MATLAB's gamultiobj toolbox with its default settings and a population size of 100.

Details

Language :
English
Database :
OpenAIRE
Journal :
GECCO '16 Companion Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2016-Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2016-Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2016, Denver, CO, United States. pp.1233-1239, ⟨10.1145/2908961.2931706⟩, GECCO 2016-Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2016, Denver, CO, United States. ACM, GECCO '16 Companion Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, pp.1233-1239, 〈10.1145/2908961.2931706〉, GECCO (Companion)
Accession number :
edsair.doi.dedup.....a7d8a31136923388057407113887d5fe
Full Text :
https://doi.org/10.1145/2908961.2931706⟩