Počet záznamů: 1  

Comparing SVM, Gaussian Process and Random Forest Surrogate Models for the CMA-ES

  1. 1.
    SYSNO ASEP0447920
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevComparing SVM, Gaussian Process and Random Forest Surrogate Models for the CMA-ES
    Tvůrce(i) Pitra, Z. (CZ)
    Bajer, Lukáš (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
    Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RID
    Zdroj.dok.Proceedings ITAT 2015: Information Technologies - Applications and Theory. - Aachen & Charleston : Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015 / Yaghob J. - ISSN 1613-0073 - ISBN 978-1-5151-2065-0
    Rozsah strans. 186-193
    Poč.str.8 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceITAT 2015. Conference on Theory and Practice of Information Technologies /15./
    Datum konání17.09.2015-21.09.2015
    Místo konáníSlovenský Raj
    ZeměSK - Slovensko
    Typ akceEUR
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.DE - Německo
    Klíč. slovablack-box optimization ; surrogate modelling ; CMA-ES ; Gaussian process ; random forest
    Vědní obor RIVIN - Informatika
    CEPGA13-17187S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUIVT-O - RVO:67985807
    EID SCOPUS84944323389
    AnotaceIn practical optimization tasks, it is more and more frequent that the objective function is black-box which means that it cannot be described mathematically. Such functions can be evaluated only empirically, usually through some costly or time-consuming measurement, numerical simulation or experimental testing. Therefore, an important direction of research is the approximation of these objective functions with a suitable regression model, also called surrogate model of the objective functions. This paper evaluates two different approaches to the continuous black-box optimization which both integrates surrogate models with the state-of-the-art optimizer CMAES. The first Ranking SVM surrogate model estimates the ordering of the sampled points as the CMA-ES utilizes only the ranking of the fitness values. However, we show that continuous Gaussian processes model provides in the early states of the optimization comparable results.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2016
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.