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Benchmarking CMAES-APOP on the BBOB noiseless testbed

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

In this paper, we investigate a new approach for adapting population size in the CMA-ES. .is method is based on tracking the information in each slot of S successive iterations to decide whether we should increase or decrease or keep the population size in the next slot of S iterations. .e information which we collect is the non-decrease of the median of the objective function values. We will show the efficiency of our approach on some multi-modal functions with adequate global structure.

langue originaleAnglais
titreGECCO 2017 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
EditeurAssociation for Computing Machinery, Inc
Pages1756-1763
Nombre de pages8
ISBN (Electronique)9781450349390
Les DOIs
étatPublié - 15 juil. 2017
Evénement2017 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2017 - Berlin, Allemagne
Durée: 15 juil. 201719 juil. 2017

Série de publications

NomGECCO 2017 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion

Une conférence

Une conférence2017 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2017
Pays/TerritoireAllemagne
La villeBerlin
période15/07/1719/07/17

Empreinte digitale

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