BMOO: a Bayesian Multi-Objective Optimization algorithm

Paul Feliot 1, 2, 3 Julien Bect 1, 2, 3 Emmanuel Vazquez 1, 2, 3
1 GdR MASCOT-NUM - Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques
2 L2S - Laboratoire des signaux et systèmes
3 IRT SystemX - IRT SystemX
Abstract : We address the problem of derivative-free multi-objective optimization of real-valued functions subject to multiple inequality constraints.
Keywords : Subset simulation kriging multi-objective optimization Bayesian optimization Expected improvement Gaussian processes Sequential Monte-Carlo
Type de document :
Communication dans un congrès
Journées annuelles du GdR MASCOT NUM (MASCOT NUM 2016), Mar 2016, Toulouse, France. 〈https://mascot2016.sciencesconf.org〉
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Contributeur : Julien Bect <>
Soumis le : vendredi 7 octobre 2016 - 15:20:13
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:05
Document(s) archivé(s) le : vendredi 3 février 2017 - 19:13:57

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  • HAL Id : hal-01377761, version 1

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Citation

Paul Feliot, Julien Bect, Emmanuel Vazquez. BMOO: a Bayesian Multi-Objective Optimization algorithm. Journées annuelles du GdR MASCOT NUM (MASCOT NUM 2016), Mar 2016, Toulouse, France. 〈https://mascot2016.sciencesconf.org〉. 〈hal-01377761〉

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