Počet záznamů: 1
Meta-Learning and Model Selection in Multiobjective Evolutionary Algorithms
- 1.
SYSNO ASEP 0384809 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Meta-Learning and Model Selection in Multiobjective Evolutionary Algorithms Tvůrce(i) Pilát, M. (CZ)
Neruda, Roman (UIVT-O) SAI, RID, ORCIDZdroj.dok. Proceedings 2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications ICMLA 2012. - Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2012 / Wani M.A. ; Khoshgoftaar T. ; Zhu X. ; Seliya N. - ISBN 978-1-4673-4651-1 Rozsah stran s. 433-438 Poč.str. 6 s. Forma vydání Tištěná - P Akce ICMLA 2012. International Conference on Machine Learning and Applications /11./ Datum konání 12.12.2012-15.12.2012 Místo konání Boca Raton Země US - Spojené státy americké Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova multiobjective optimization ; surrogate modelling ; meta-learning ; model selection Vědní obor RIV IN - Informatika CEP GAP202/11/1368 GA ČR - Grantová agentura ČR GD201/09/H057 GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 UT WOS 000427260500072 EID SCOPUS 84873596265 DOI https://doi.org/10.1109/ICMLA.2012.78 Anotace Most existing surrogate based evolutionary algorithms deal with only one model selected by the authors and different models are not considered. In this paper we propose a framework which enables automatic selection of types of surrogate models, and evaluate the effect of the type of selection on the overall performance of the resulting evolutionary algorithm. Two different types of model selection are tested and compared both in pre-selection scenario and in local search scenario. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2013
Počet záznamů: 1