Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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