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    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <font face="Times New Roman, Times, serif">V torek, 23. aprila 2019
      bo ob 9h v Oranzni predavalnici (drugo nadstropje glavne stavbe)
      289. Solomonov seminar. Oranzna predavalnica je v drugem
      nadstropju glavne stavbe IJS na Jamovi 39. Posnetki preteklih
      seminarjev so na <a class="moz-txt-link-freetext"
        href="http://videolectures.net/solomon/">http://videolectures.net/solomon/</a><br>
      <br>
      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~<span
        style="color:windowtext" lang="EN-AU"></span><br>
      <br>
      Title: Quality Indicator Maximization in Multiobjective
      Optimization Via Single-Objective Solvers: Unflattened Hypervolume
      Improvement in the Sofomore Framework<br>
      <br>
      Lecturer: Dimo Brockhoff, Inria and École Polytechnique,
      Palaiseau, France <br>
      <br>
      Multiobjective Optimization problems appear frequently in practice
      when multiple objective functions need to be optimized
      simultaneously. Often, a multiobjective problem is approached by
      aiming to find a set of p solutions that maximizes a given
      quality, for example as defined by the hypervolume indicator.<br>
      <br>
      In this talk, I will present a new multiobjective framework which
      attacks the optimization of p solutions in a search space of
      dimension n towards the maximum of a quality indicator by
      successive dynamic (single-objective) subspace optimization of an
      n times p dimensional problem. When instantiated as the
      COMO-CMA-ES with an "unflattened" version of the hypervolume
      improvement and the well-known CMA-ES as single-objective solver,
      we observe linear convergence to the optimal placement of p
      solutions with respect to the hypervolume indicator on various
      bi-objective convex-quadratic problems. In addition to the general
      idea of the framework and details on the concrete COMO-CMA-ES, I
      will present in particular the intuition why the choice of the
      "unflattened" hypervolume is crucial to the performance of the
      algorithm. The presentation of benchmarking data from comparisons
      with other well-known multiobjective algorithms on the bbob-biobj
      suite of the COCO platform will top off the presentation.<br>
      <br>
      This presentation is based on work with Cheikh Touré, Anne Auger,
      and Nikolaus Hansen: "Unflattened Hypervolume Improvement for
      Multiobjective Problems: COMO-CMA-ES and the Sofomore framework",
      accepted at GECCO-2019<br>
      <br>
      <span style="color:windowtext" lang="EN-AU">Short bio of the
        lecturer</span>: <br>
      <br>
      Dimo Brockhoff received his diploma in computer science from
      University of Dortmund, Germany in 2005 and his PhD (Dr. sc. ETH)
      from ETH Zurich, Switzerland in 2009. After two postdocs at Inria
      Saclay Ile-de-France (2009-2010) and at Ecole Polytechnique
      (2010-2011), he joined Inria in November 2011 as a permanent
      researcher (first in its Lille - Nord Europe research center and
      since October 2016 in the Saclay - Ile-de-France one). His
      research interests are focused on evolutionary multiobjective
      optimization (EMO), in particular on theoretical aspects of
      indicator-based search and on the benchmarking of blackbox
      algorithms in general. </font>
    <pre class="moz-signature" cols="72">

</pre>
  </body>
</html>