Počet záznamů: 1  

Testing Gaussian Process Surrogates on CEC’2013 Multi-Modal Benchmark

  1. 1.
    SYSNO ASEP0462910
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevTesting Gaussian Process Surrogates on CEC’2013 Multi-Modal Benchmark
    Tvůrce(i) Orekhov, N. (CZ)
    Bajer, L. (CZ)
    Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RID
    Zdroj.dok.Proceedings ITAT 2016: Information Technologies - Applications and Theory. - Aachen & Charleston : Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016 / Brejová B. - ISSN 1613-0073 - ISBN 978-1-5370-1674-0
    Rozsah strans. 138-146
    Poč.str.9 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceITAT 2016. Conference on Theory and Practice of Information Technologies /16./
    Datum konání15.09.2016-19.09.2016
    Místo konáníTatranské Matliare
    ZeměSK - Slovensko
    Typ akceEUR
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.DE - Německo
    Klíč. slovaGaussian process ; ordinary regression ; surrogate modelling ; black-box optimization ; CMA-ES Gaussian process ; ordinary regression ; surrogate modelling ; black-box optimization ; CMA-ES
    Vědní obor RIVIN - Informatika
    Institucionální podporaUIVT-O - RVO:67985807
    EID SCOPUS85046291379
    AnotaceThis paper compares several Gaussian-processbased surrogate modeling methods applied to black-box optimization by means of the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES), which is considered state-of-the-art in the area of continuous black-box optimization. Among the compared methods are the Modelassisted CMA-ES, the Robust Kriging Metamodel CMAES, and the Surrogate CMA-ES. In addition, a very successful surrogate-assisted self-adaptive CMA-ES, which is not based on Gaussian processes, but on ordinary regression by means of support vector machines has been included into the comparison. Those methods have been benchmarked using CEC’2013 testing functions. We show that the surrogate CMA-ES achieves best results at the beginning and later phases of optimization process, conceding in the middle to surrogate-assisted CMA-ES.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2017
    Elektronická adresahttp://ceur-ws.org/Vol-1649/138.pdf
Počet záznamů: 1  

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