Different Measure Approximations for Efficient Constrained Multi-Objective Optimization under Uncertainty - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Different Measure Approximations for Efficient Constrained Multi-Objective Optimization under Uncertainty

Mickael Rivier
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Pietro Marco Congedo
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Domaines

Machine Learning [stat.ML] Optimisation et contrôle [math.OC]

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https://inria.hal.science/hal-02286141

Soumis le : vendredi 13 septembre 2019-14:21:06

Dernière modification le : jeudi 28 mars 2024-17:03:55

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Dates et versions

hal-02286141 , version 1 (13-09-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02286141 , version 1

Citer

Mickael Rivier, Pietro Marco Congedo. Different Measure Approximations for Efficient Constrained Multi-Objective Optimization under Uncertainty. SMAI 2019 - 9e Biennale Française des Mathématiques Appliquées et Industrielles, May 2019, Guidel, France. ⟨hal-02286141⟩

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