Košík

  1. 1.
    0478631 - ÚI 2018 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Repický, Jakub - Bajer, Lukáš - Pitra, Zbyněk - Holeňa, Martin
    Adaptive Generation-Based Evolution Control for Gaussian Process Surrogate Models.
    Proceedings ITAT 2017: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017 - (Hlaváčová, J.), s. 136-143. CEUR Workshop Proceedings, V-1885. ISBN 978-1974274741. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2017. Conference on Theory and Practice of Information Technologies - Applications and Theory /17./. Martinské hole (SK), 22.09.2017-26.09.2017]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian process * CMA-ES
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-1885/136.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274761
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0478631.pdf3761 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     

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