Non-elitist evolutionary algorithms excel in fitness landscapes with sparse deceptive regions and dense valleys | Sciact - Система учета научной деятельности ИМ СО РАН

Non-elitist evolutionary algorithms excel in fitness landscapes with sparse deceptive regions and dense valleys Научная публикация

Конференция

GECCO: Genetic and Evolutionary Computation Conference
10-14 июл. 2021 , Lille

Сборник

Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference
Сборник, 2021. ISBN 978-1-4503-8350-9.

Вых. Данные

Год: 2021, Страницы: 1133 - 1141 Страниц : 9 DOI: 10.1145/3449639.3459398

Авторы

Dang Duc-Cuong ¹ , Eremeev Anton ^2,4 , Lehre Per Kristian ³

Организации

1	University of Southampton, Southampton, United Kingdom
2	Sobolev Institute of Mathematics, Novosibirsk, Russia
3	University of Birmingham, Birmingham, United Kingdom
4	INION RAS, Moscow, Russia

Dang D-C. , Eremeev A. , Lehre P.K.
Non-elitist evolutionary algorithms excel in fitness landscapes with sparse deceptive regions and dense valleys
В сборнике Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. 2021. – C.1133 - 1141. – ISBN 978-1-4503-8350-9. DOI: 10.1145/3449639.3459398 OpenAlex

Опубликована в печати:

21 июн. 2021 г.

OpenAlex:

W3162553722

БД	Цитирований
OpenAlex	22