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Decomposition Based Multiobjective Hyper Heuristic with Differential Evolution., , , und . ICCCI (2), Volume 9330 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 129-138. Springer, (2015)MOEA/D-HH: A Hyper-Heuristic for Multi-objective Problems., , , und . EMO (1), Volume 9018 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 94-108. Springer, (2015)Improved Cultural Immune Systems to solve the economic load dispatch problems., , , , und . IEEE Congress on Evolutionary Computation, Seite 621-628. IEEE, (2013)Multi-armed Bandit Based Hyper-Heuristics for the Permutation Flow Shop Problem., , , , und . BRACIS, Seite 139-144. IEEE Computer Society, (2018)ELMOEA/D-DE: Extreme Learning Surrogate Models in Multi-objective Optimization Based on Decomposition and Differential Evolution., , , , und . BRACIS, Seite 318-323. IEEE Computer Society, (2014)Warping search: a new metaheuristic applied to the protein structure prediction., , , und . GECCO, Seite 349-350. ACM, (2008)ADEMO/D: An adaptive differential evolution for protein structure prediction problem., , , und . Expert Syst. Appl., (2016)Extreme Learning Surrogate Models in Multi-objective Optimization based on Decomposition., , , , und . Neurocomputing, (2016)Adaptive Operator Selection for Many-Objective Optimization with NSGA-III., , , , , und . EMO, Volume 10173 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 267-281. Springer, (2017)Upper Confidence Bound (UCB) Algorithms for Adaptive Operator Selection in MOEA/D., , und . EMO (1), Volume 9018 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 411-425. Springer, (2015)