Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0557942 - ÚI 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Z. - Hanuš, M. - Koza, J. - Tumpach, Jiří - Holeňa, Martin
    Interaction between Model and its Evolution Control in Surrogate-assisted CMA Evolution Strategy.
    Proceedings Of The 2021 Genetic And Evolutionary Computation Conference (Gecco'21). New York: Association for Computing Machinery, 2021 - (Chicano, F.), s. 528-536. ISBN 978-1-4503-8350-9.
    [Gecco 2021: Genetic and Evolutionary Computation Conference. Lille / Online (FR), 10.07.2021-14.07.2021]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * evolution control * CMA-ES
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://dx.doi.org/10.1145/3449639.3459358
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0331826
     
     
  2. 2.
    0508171 - ÚI 2020 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
    Landscape analysis of gaussian process surrogates for the covariance matrix adaptation evolution strategy.
    GECCO '19: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York: ACM, 2019 - (López-Ibáñez, M.), s. 691-699. ISBN 978-1-4503-6111-8.
    [GECCO 2019: The Genetic and Evolutionary Computation Conference. Prague (CZ), 13.07.2019-17.07.2019]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian process * landscape analysis
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0299146
     
     
  3. 3.
    0506867 - ÚI 2020 RIV US eng A - Abstrakt
    Bajer, Lukáš - Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
    Gaussian Process Surrogate Models for the CMA-ES.
    GECCO '19. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: ACM, 2019. s. 17-18. ISBN 978-1-4503-6748-6.
    [GECCO 2019: The Genetic and Evolutionary Computation Conference. 13.07.2019-17.07.2019, Prague]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian process
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0298001
     
     
  4. 4.
    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
     
     
  5. 5.
    0478629 - ÚI 2018 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Zbyněk - Bajer, Lukáš - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
    Adaptive Doubly Trained Evolution Control for the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy.
    Proceedings ITAT 2017: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017 - (Hlaváčová, J.), s. 120-128. 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: ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LO1611; GA MŠk(CZ) LM2010005
    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-1885/120.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274762
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0478629.pdf51.2 MBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  6. 6.
    0477789 - ÚI 2018 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Z. - Bajer, L. - Repický, J. - Holeňa, Martin
    Comparison of Ordinal and Metric Gaussian Process Regression as Surrogate Models for CMA Evolution Strategy.
    GECCO 2017. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: ACM, 2017, s. 1764-1771. ISBN 978-1-4503-4939-0.
    [GECCO 2017. Genetic and Evolutionary Computation Conference. Berlin (DE), 15.07.2017-19.07.2017]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LO1611; ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2010005
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian-process regression
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274013
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0477789.pdf11.2 MBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  7. 7.
    0477787 - ÚI 2018 US eng A - Abstrakt
    Pitra, Z. - Bajer, L. - Repický, J. - Holeňa, Martin
    Ordinal versus metric gaussian process regression in surrogate modelling for CMA evolution strategy.
    GECCO 2017. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: ACM, 2017. s. 177-178. ISBN 978-1-4503-4939-0.
    [GECCO 2017. Genetic and Evolutionary Computation Conference. 15.07.2017-19.07.2017, Berlin]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LO1611; ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian-process regression
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274011
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0477787.pdf2668.9 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  8. 8.
    0477762 - ÚI 2018 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Z. - Bajer, L. - Repický, J. - Holeňa, Martin
    Overview of Surrogate-model Versions of Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy.
    GECCO 2017. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: ACM, 2017, s. 1622-1629. ISBN 978-1-4503-4939-0.
    [GECCO 2017. Genetic and Evolutionary Computation Conference. Berlin (DE), 15.07.2017-19.07.2017]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LO1611; ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2010005
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274009
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0477762.pdf2957 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  9. 9.
    0447919 - ÚI 2016 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kudinov, A. - Bajer, L. - Pitra, Z. - Holeňa, Martin
    Investigation of Gaussian Processes in the Context of Black-Box Evolutionary Optimization.
    Proceedings ITAT 2015: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015 - (Yaghob, J.), s. 159-166. CEUR Workshop Proceedings, V-1422. ISBN 978-1-5151-2065-0. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2015. Conference on Theory and Practice of Information Technologies /15./. Slovenský Raj (SK), 17.09.2015-21.09.2015]
    Grant CEP: GA ČR GA13-17187S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * multimodal optimization * surrogate modelling * Gaussian process
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0249673
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0447919.pdf2861.7 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  10. 10.
    0396832 - ÚI 2014 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Bajer, Lukáš - Holeňa, Martin - Charypar, V.
    Improving the Model Guided Sampling Optimization by Model Search and Slice Sampling.
    ITAT 2013: Information Technologies - Applications and Theory Workshops, Posters, and Tutorials. North Charleston: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2013 - (Vinař, T.; Holeňa, M.; Lexa, M.; Peška, L.; Vojtáš, P.), s. 86-91. ISBN 978-1-4909-5208-6.
    [ITAT 2013. Conference on Theory and Practice of Information Technologies. Donovaly (SK), 11.09.2013-15.09.2013]
    Grant CEP: GA ČR GAP202/11/1368; GA ČR GA13-17187S
    Grant ostatní: GA UK(CZ) 278511/2011; GA CTU(CZ) SGS12/196/OHK3/3T/14
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * EGO * Gaussian process * slice sampling
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0224521
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0396832.pdf4853 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     

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