דילוג לניווט ראשי דילוג לחיפוש דילוג לתוכן הראשי

The RBF Hyperparameter in Metamodel-Assisted Evolutionary Search

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

RBF metamodels, which are commonly used in expensive optimization problems, rely on a hyperparameter which affects their prediction. The optimal hyperparameter value is typically unknown and hence needs to be estimated by additional procedures. As such this study examines if this overhead is justified from an overall search effectiveness perspective, namely, if changes in the hyperparameter yield significant performance differences. Analysis based on extensive numerical experiments shows that changes are significant in functions with low to moderate multimodality but are less significant in functions with highly multimodality.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings of the 11th International Conference on Electronics, Communications and Networks, CECNet 2021
עורכיםAntonio J. Tallon-Ballesteros
מוציא לאורIOS Press BV
עמודים84-89
מספר עמודים6
מסת"ב (אלקטרוני)9781643682402
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 22 דצמ׳ 2021
אירוע11th International Conference on Electronics, Communications and Networks, CECNet 2021 - Virtual, Online, סין
משך הזמן: 18 נוב׳ 202121 נוב׳ 2021

סדרות פרסומים

שםFrontiers in Artificial Intelligence and Applications
כרך345
ISSN (מודפס)0922-6389
ISSN (אלקטרוני)1879-8314

כנס

כנס11th International Conference on Electronics, Communications and Networks, CECNet 2021
מדינה/אזורסין
עירVirtual, Online
תקופה18/11/2121/11/21

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'The RBF Hyperparameter in Metamodel-Assisted Evolutionary Search'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי