RBF-based surrogate model for evolutionary optimization

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F12%3A10132609" target="_blank" >RIV/00216208:11320/12:10132609 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985807:_____/12:00384877

Výsledek na webu

<a href="http://itat.ics.upjs.sk/proceedings/ITAT2012%20-%20CEUR%20Proceedings%20-%20tlacova%20verzia.pdf#page=10" target="_blank" >http://itat.ics.upjs.sk/proceedings/ITAT2012%20-%20CEUR%20Proceedings%20-%20tlacova%20verzia.pdf#page=10</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

RBF-based surrogate model for evolutionary optimization

Popis výsledku v původním jazyce

Many today's engineering tasks use approximation of their expensive objective function. Surrogate models, which are frequently used for this purpose, can save significant costs by substituting some of the experimental evaluations or simulations needed toachieve an optimal or near-optimal solution. This paper presents a surrogate model based on RBF networks. In contrast to the most of the surrogate models in the current literature, it can be directly used for problems with mixed continuous and discretevariables - clustering and generalized linear models are employed for dealing with discrete covariates. The model has been tested on a benchmark optimization problem and its approximation properties are presented on a real-world application data.

Název v anglickém jazyce

RBF-based surrogate model for evolutionary optimization

Popis výsledku anglicky

Many today's engineering tasks use approximation of their expensive objective function. Surrogate models, which are frequently used for this purpose, can save significant costs by substituting some of the experimental evaluations or simulations needed toachieve an optimal or near-optimal solution. This paper presents a surrogate model based on RBF networks. In contrast to the most of the surrogate models in the current literature, it can be directly used for problems with mixed continuous and discretevariables - clustering and generalized linear models are employed for dealing with discrete covariates. The model has been tested on a benchmark optimization problem and its approximation properties are presented on a real-world application data.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA201%2F08%2F0802" target="_blank" >GA201/08/0802: Aplikace metod znalostního inženýrství při dobývání znalostí z databází</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Information Technologies - Applications and Theory, Conference on Theory and Practice of Information Technologies, Proceedings

ISBN

978-80-971144-0-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

3-8

Název nakladatele

Slovenská spoločnosť pre umelú inteligenciu

Místo vydání

Košice, Slovakia

Místo konání akce

Ždiar, Slovakia

Datum konání akce

17. 9. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—