動的マルチモーダル多目的進化アルゴリズムのためのクラスタリングベースの転移学習

このArXiv論文は、転移学習とクラスタリング技術を統合することにより、進化アルゴリズムを改善するための新しいアプローチを探求しています。この研究は、これらのアルゴリズムの動的、マルチモーダル、および多目的最適化問題におけるパフォーマンスの向上に焦点を当てています。

• •進化アルゴリズム内で転移学習を適用します。
• •動的、マルチモーダル、および多目的の問題に対処します。
• •効率向上のためにクラスタリング技術を利用します。