Počet záznamů: 1
Gaussian Process Surrogate Models for the CMA-ES
- 1.
SYSNO ASEP 0506867 Druh ASEP A - Abstrakt Zařazení RIV O - Ostatní Název Gaussian Process Surrogate Models for the CMA-ES Tvůrce(i) Bajer, Lukáš (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
Pitra, Zbyněk (UIVT-O) RID, ORCID, SAI
Repický, Jakub (UIVT-O) ORCID, SAI
Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. GECCO '19. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. - New York : ACM, 2019 - ISBN 978-1-4503-6748-6
S. 17-18Poč.str. 2 s. Forma vydání Tištěná - P Akce GECCO 2019: The Genetic and Evolutionary Computation Conference Datum konání 13.07.2019 - 17.07.2019 Místo konání Prague Země CZ - Česká republika Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova black-box optimization ; evolutionary optimization ; surrogate modelling ; Gaussian process Vědní obor RIV IN - Informatika Obor OECD Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8) CEP GA17-01251S GA ČR - Grantová agentura ČR GA18-18080S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 UT WOS 000538328100009 EID SCOPUS 85070636233 DOI 10.1145/3319619.3326764 Anotace IN: GECCO '19. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: ACM, 2019. s. 17-18. ISBN 978-1-4503-6748-6. CONFERENCE: GECCO 2019: The Genetic and Evolutionary Computation Conference. 13.07.2019-17.07.2019, Prague. PROJECT: GA ČR GA17-01251S, GA ČR(CZ) GA18-18080S. This extended abstract previews the usage of Gaussian processes in a surrogate-model version of the CMA-ES, a state-of-the-art black-box continuous optimization algorithm. The proposed algorithm DTS-CMA-ES exploits the benefits of Gaussian process uncertainty prediction, especially during the selection of points for the evaluation with the surrogate model. Very brief results are presented here, while much more elaborate description of the methods, parameter settings and detailed experimental results can be found in the original article Gaussian Process Surrogate Models for the CMA Evolution Strategy, to appear in the Evolutionary Computation. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2020
Počet záznamů: 1