Počet záznamů: 1
Comparison of Ordinal and Metric Gaussian Process Regression as Surrogate Models for CMA Evolution Strategy
- 1.
SYSNO ASEP 0477789 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Comparison of Ordinal and Metric Gaussian Process Regression as Surrogate Models for CMA Evolution Strategy Tvůrce(i) Pitra, Z. (CZ)
Bajer, L. (CZ)
Repický, J. (CZ)
Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. GECCO 2017. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. - New York : ACM, 2017 - ISBN 978-1-4503-4939-0 Rozsah stran s. 1764-1771 Poč.str. 8 s. Forma vydání Online - E Akce GECCO 2017. Genetic and Evolutionary Computation Conference Datum konání 15.07.2017 - 19.07.2017 Místo konání Berlin Země DE - Německo Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova black-box optimization ; evolutionary optimization ; surrogate modelling ; Gaussian-process regression 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 Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 EID SCOPUS 85026863380 DOI 10.1145/3067695.3084206 Anotace In this paper, Gaussian processes are studied in connection with the state-of-the-art method for continuous black-box optimization CMA-ES. To combine them with the CMA-ES is challenging because CMA-ES invariance with respect to order preserving transformations suggests ordinal regression, whereas Gaussian process continuity suggests metric regression. Results of testing ordinal and metric Gaussian process regression, the former in 14 different settings, combined with the CMA-ES on noiseless benchmarks of the COCO platform are reported. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2018
Počet záznamů: 1