Investigation of Gaussian Processes and Random Forests as Surrogate Models for Evolutionary Black-Box Optimization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F15%3A00446913" target="_blank" >RIV/67985807:_____/15:00446913 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216208:11320/15:10334223
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/2739482.2764692" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1145/2739482.2764692</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/2739482.2764692" target="_blank" >10.1145/2739482.2764692</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Investigation of Gaussian Processes and Random Forests as Surrogate Models for Evolutionary Black-Box Optimization
Popis výsledku v původním jazyce
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 thesurrogate models are combined and also compared on subset of the noisless BBOB testing set.
Název v anglickém jazyce
Investigation of Gaussian Processes and Random Forests as Surrogate Models for Evolutionary Black-Box Optimization
Popis výsledku anglicky
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 thesurrogate models are combined and also compared on subset of the noisless BBOB testing set.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA13-17187S" target="_blank" >GA13-17187S: Konstrukce pokročilých srozumitelných klasifikátorů</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
GECCO Companion '15. Genetic and Evolutionary Computation Conference. Companion Material Proceedings
ISBN
978-1-4503-3488-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
2
Strana od-do
1351-1352
Název nakladatele
ACM
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Madrid
Datum konání akce
11. 7. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—