几何学 搜索术语几何学在里面任何字段.查询是与案件无关.
 搜索澳大利亚雷神和ti公司tle公司. 这个and运算符&是默认值,可以省略.
切比雪夫 这个or运算符|允许搜索切比雪夫或切比雪夫.
"准地图", 结果文件有p出版是的耳朵 1989.
14欧元*材料:so 搜索特定出版物所以乌尔奇用一个数学学科C分类c颂歌(复写的副本)在里面14.
 这个d文件t类型设置为书本;或者:j对于期刊文章一对于书籍文章.
洛杉矶:中国人 在给定的洛杉矶语言.ISO 639-1标准也可以使用语言代码.
多目标贝叶斯优化的Kalai-Smorodinsky解.(英语) Zbl 07306856
摘要:多目标贝叶斯优化研究的一个持续的目标是将其适用于大量的目标.在处理有限的评价预算的同时,恢复一套最佳折衷解决方案通常需要大量的观察结果,而且解释性较差,因为这套方案往往随着目标的数目而增加.因此,我们建议关注一个源于博弈论的具体解决方案,即Kalai-Smorodinsky解,它具有吸引人的性质.特别是,它确保所有目标的边际收益相等.通过考虑copula空间中的目标,进一步使其对目标的单调变换不敏感.提出了一种新的基于贝叶斯优化算法(Bayesian optimization algorithm,Bayesian optimization,Bayesian)的形式,提出了一种新的定制算法来搜索问题的解:序列抽样决策是基于仪器高斯过程先验的获取函数来进行的.我们的方法在四个问题上进行了测试,分别有四个,六个,八个和九个目标.该方法可在R包裹游戏CRAN上提供https://.
[7] 朱利安·贝克特,大卫·金斯堡,李玲,维克多·皮切尼和艾曼纽·巴斯克斯.估计失效概率的计算机实验的顺序设计统计学·Zbl 1252.62081
[9] 詹姆斯·伯格斯特拉和尤斯华·本吉奥.随机搜索超参数优化.机器学习研究杂志,13:281-3052012·兹布1283.68282
[11] 米卡·比诺伊斯和维克多·皮切尼.统计软件包:一个基于高斯分布的优化软件包.
[13] 米卡埃尔比诺伊斯,罗伯特B格拉梅西和迈克路德科夫斯基.大型模拟实验的实际异方差高斯过程建模.计算与图形统计杂志,27(4):808-822018.
[14] 米卡埃尔比诺伊斯,黄建庚,罗伯特B格拉梅西,迈克路德科夫斯基.复制还是探索?随机模拟实验的序贯设计.技术计量学,61
[19] 骑士团成员,朱利安·贝克特,大卫·金斯堡,艾曼纽尔·巴斯克斯,维克多·皮切尼和扬·里希特.基于快速并行kriging的逐步不确定度约简及其在偏移集识别中的应用.技术计量学,56(4):455-4652014.
[22] 丁格尔·丘格,卡蒂克·辛德亚,尤西·哈卡宁和凯萨·米蒂宁.用进化算法处理计算代价昂贵的多目标优化问题的调查.软计算,1-30页,2017年.
[25] Ivo Couckuyt,Dirk Deschrijver和Tom Dhane.帕累托优化的多目标改进概率和期望改进准则的快速计算·Zbl 1303.90093
[26] 英德拉内尔·达斯和约翰·E·丹尼斯.法向边界交集:非线性多准则优化问题Pareto曲面生成的新方法·Zbl 0911.90287
[29] 托马斯·德萨特尔斯,安德烈亚斯·克劳斯和乔尔·W·伯迪克.并行探索高斯过程bandit优化中的开发权衡.机器杂志·Zbl 1312.62036
[30] Jean-Antoine Désidéri,Régis Duvigneau,Abderrahmane Habbal.航空航天科学中的计算智能,V.M.Becerra和M.Vassile Eds.,第244卷"宇航和航空学进展",使用Nash的多目标设计优化章节·Zbl 1416.35201
[34] 大卫·高德里,罗道夫·勒里奇,维克多·皮切尼,贝诺伊特·埃诺和文森特·赫伯特.贝叶斯多目标优化中的目标解决方案:序列和批处理版本·Zbl 1432.90138
[35] 德巴西什·戈斯和乌尔·普拉萨德.两人多准则博弈的解概念.最优化理论与应用杂志,63(2):167-1891989·Zbl 0662.90093
[36] 朱西·哈卡宁和约书亚·诺尔斯.在ParEGO中使用决策者偏好.国际进化多准则优化会议,282-297页.斯普林格,2017年.
[42] 石柏希孝,濑口裕树,Masuda和野岛由介.基于分解的许多目标算法的性能很大程度上依赖于pareto前沿形状.
[43] 哈米德·贾拉利,因内克·范尼尤文胡斯和维克多·皮切尼.基于kriging算法的非均匀噪声仿真优化比较·Zbl 1403.90553
[52] 非线性多目标优化,第12卷.斯普林格科学与商业媒体,2012年·Zbl 1282.90166
[56] 马雷克·奥梅尔卡,艾琳·吉布尔斯和诺埃尔·韦拉韦贝克.改进的copulas核估计:弱收敛性和拟合优度检验.统计学年鉴,37(5B):3023-30582009·Zbl 1360.62160
[57] Biswajit Paria,Kirthevasan Kandasamy和Barnabás Póczos.基于随机标量化的多目标贝叶斯优化框架.因努艾,2019年.
[58] 约束处理和多目标优化的改进准则.南安普顿大学博士论文,2013年.
[63] 沃尔夫冈·庞维泽,托比亚斯·瓦格纳,德克·比尔曼和马库斯·文斯.基于模型辅助s-度量选择的有限预算评估的多目标优化.来自"自然"的并行问题解决国际会议,784-794页.斯普林格,2008年.
[66] 奥利维尔·罗森特,埃斯佩兰·帕多努,伊夫·德维勒,阿洛伊斯克莱门特,纪尧姆·佩林,让·乔拉和亨利·韦恩.具有类别输入的高斯过程元模型的群核. 1443.60040
[67] 丹尼尔·鲁索和本杰明·范罗伊.通过信息导向抽样学习优化.神经信息处理系统指南,第1583-15912014页·Zbl 1458.90497
[68] 马蒂亚斯·肖洛,威廉·J·韦尔奇和唐纳德·R·琼斯.计算机模型约束优化中的全局搜索与局部搜索.讲义专著系列,第11-25页,1998年.
[70] 赫曼特·库马尔·辛格,阿米塔伊·艾萨克斯和塔帕拉塔·雷.多目标优化问题的Pareto角点搜索进化算法及降维.
[73] 计算机实验:多目标优化与灵敏度分析.2011年俄亥俄州立大学博士论文.
[78] 朱利安·维尔蒙泰克斯,艾曼纽·巴斯克斯和埃里克·沃尔特.对代价昂贵的函数进行全局优化的一种信息方法.全球优化杂志,44·Zbl 1180.90253
[80] Eric Walter和Luc Pronzato.从实验数据中识别参数模型.斯普林格·韦拉格,1997年·Zbl 0864.93014
[81] 威尔兹比基.参考目标在多目标优化中的应用理论意义和实践经验.1979
[82] 威尔兹比基.参考目标在多目标优化中的应用.多准则决策理论与应用,468-486页.斯普林格,1980年·Zbl 0435.90098
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息.它的数学和标识符可能包含启发式匹配的数据项.它试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求匹配的完整性或精确性.