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 : Sequential Monte-Carlo Gaussian processes Expected improvement Bayesian optimization multi-objective optimization kriging Subset simulation
Type de document :
Communication dans un congrès
Journées annuelles du GdR MASCOT NUM (MASCOT NUM 2016), Mar 2016, Toulouse, France. 〈https://mascot2016.sciencesconf.org〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [7 références]  Voir  Masquer  Télécharger
https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-01377761
Contributeur : Julien Bect <>
Soumis le : vendredi 7 octobre 2016 - 15:20:13
Dernière modification le : mardi 25 juillet 2017 - 14:44:41
Document(s) archivé(s) le : vendredi 3 février 2017 - 19:13:57

Fichier

Feliot_MascotPhD16.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01377761, version 1

Collections

INSMI | TDS-MACS | L2S | SUP_LSS | CENTRALESUPELEC | SUP_SIGNAUX | IRT-SYSTEMX | UNIV-PARIS-SACLAY

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〉

Exporter

BibTeX TEI DC DCterms EndNote

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

164

Téléchargements du document

174

Contact

support.ccsd.cnrs.fr
hal.support@ccsd.cnrs.fr
Logo CCSD