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Benchmarking GNN-CMA-ES on the BBOB noiseless testbed

  • Telecom Paris
  • ENSAE & Criteo AI Lab.

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

Résumé

We evaluate in this paper the GNN-CMA-ES algorithm on the BBOB noiseless testbed. The GNN-CMA-ES algorithm was recently proposed as a plug-in extension to CMA-ES, introducing the possibility to train flexible search distributions, in contrast to standard search distributions (such as the multivariate Gaussian). By comparing GNN-CMA-ES and CMA-ES, we show the benefits of this extension on some unimodal functions as well as on a variety of multimodal functions. We also identify a family of unimodal functions where GNN-CMA-ES can degrade the performances of CMA-ES and discuss the possible reasons behind this behavior.

langue originaleAnglais
titreGECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
EditeurAssociation for Computing Machinery, Inc
Pages1928-1936
Nombre de pages9
ISBN (Electronique)9781450367486
Les DOIs
étatPublié - 13 juil. 2019
Evénement2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2019 - Prague, République tchcque
Durée: 13 juil. 201917 juil. 2019

Série de publications

NomGECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion

Une conférence

Une conférence2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2019
Pays/TerritoireRépublique tchcque
La villePrague
période13/07/1917/07/19

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