Random Gradient Hyper-heuristics Can Learn to Escape Local Optima in Multimodal Optimisation
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Operations Research (IOR) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsdatum | 14.07.2025 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-84-00-71465-8 KITopen-ID: 1000186454 |
| Erschienen in | GECCO '25: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. Ed.: G. Ochoa |
| Veranstaltung | The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2025), Málaga, Spanien, 14.07.2025 – 18.07.2025 |
| Verlag | Association for Computing Machinery (ACM) |
| Seiten | 1622 – 1630 |
| Vorab online veröffentlicht am | 13.07.2025 |
| Nachgewiesen in | Scopus OpenAlex Dimensions |