Computing the Set of Approximate Solutions of an MOP with Stochastic Search Algorithms

Abstract : In this work we develop a framework for the approximation of the entire set of $\epsilon$-efficient solutions of a multi-objective optimization problem with stochastic search algorithms. For this, we propose the set of interest, investigate its topology and state a convergence result for a generic stochastic search algorithm toward this set of interest. Finally, we present some numerical results indicating the practicability of the novel approach.
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research report. 2007
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Contributeur : Oliver Schuetze <>
Soumis le : mardi 23 octobre 2007 - 21:59:56
Dernière modification le : samedi 16 janvier 2016 - 01:10:22
Document(s) archivé(s) le : mardi 21 septembre 2010 - 14:45:02

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Oliver Schuetze, Carlos A. Coello Coello, El-Ghazali Talbi. Computing the Set of Approximate Solutions of an MOP with Stochastic Search Algorithms. research report. 2007. 〈inria-00157741v2〉

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