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    Evolver: Meta-optimizing multi-objective metaheuristics.

    • Autor
      Aldana Martín, José Francisco; Durillo, Juan J.; Nebro-Urbaneja, Antonio JesúsAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2023-10-10
    • Editorial/Editor
      Elsevier
    • Palabras clave
      Optimización matemática; Programación heurística
    • Resumen
      Evolver is a tool based on the formulation of the automatic configuration and design of multi-objective metaheuristics as a multi-objective optimization problem that can be solved by using the same kind of algorithms; i.e., we are applying a meta-optimization approach. Evolver provides highly configurable implementations of representative multi-objective solvers which can be automatically configured from a number of multi-objective problems used as the training set and a list of quality indicators which are the objectives to be optimized. Our tool is based on the jMetal framework, so a large number of existing algorithms can be used as meta-optimizers. A graphical user interface allows scientists to easily define auto-configuration scenarios, thus simplifying the complex process of finding high-quality algorithm settings.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/28010
    • DOI
      https://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2023.101551
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    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
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