Počet záznamů: 1
Investigation of Gaussian Processes and Random Forests as Surrogate Models for Evolutionary Black-Box Optimization
- 1.
SYSNO ASEP 0446913 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Investigation of Gaussian Processes and Random Forests as Surrogate Models for Evolutionary Black-Box Optimization Tvůrce(i) Bajer, Lukáš (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
Pitra, Z. (CZ)
Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. GECCO Companion '15. Genetic and Evolutionary Computation Conference. Companion Material Proceedings. - New York : ACM, 2015 / Silva S. - ISBN 978-1-4503-3488-4 Rozsah stran s. 1351-1352 Poč.str. 2 s. Forma vydání Online - E Akce GECCO Companion '15. Genetic and Evolutionary Computation Conference Datum konání 11.07.2015-15.07.2015 Místo konání Madrid Země ES - Španělsko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova Black-box optimization ; Surrogate model ; Gaussian process ; Random forest Vědní obor RIV IN - Informatika CEP GA13-17187S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 EID SCOPUS 84959386240 DOI 10.1145/2739482.2764692 Anotace This paper introduces two surrogate models for continous black-box optimization, Gaussian processes and random forests, as an alternative to the already used ordinal SVM regression. We employ the CMA-ES as the reference optimization method with which the surrogate models are combined and also compared on subset of the noisless BBOB testing set. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2016
Počet záznamů: 1