Surrogate-assisted Evolutionary Algorithm

ACM The Genetic and Evolutionary Computation Conference 2023（GECCO 2023，アルティスグランドホテル，リスボン，ポルトガル，7/15-19）にてポスター発表を行いました．SIGEVO Summer School (S3) にも参加しました．開催にご尽力くださった方々に感謝いたします．

GECCO 2023 にて発表を行います．

This paper utilizes the expected gradient of the Gaussian Process (GP) in a surrogate-assisted evolutionary algorithm. Specifically, our proposal iteratively runs a quasi-Newton method (L-BFGS-B) changing initial points on multiple GPs constructed to approximate the promising region of the objective function.

進化計算シンポジウム2022（北海道大学 学術交流会館，札幌，12/16-18）にて発表を行い，IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award とプレゼンテーション賞を同時受賞しました．また，オープンスペースディスカッションの運営にも携わりました．開催にご尽力くださった方々に感謝いたします．

適応候補のサロゲートが推薦した解が解更新に成功したかどうか基づいてサロゲートを選択する，新しい適応サロゲート進化計算を提案する．

進化計算シンポジウム2022にて発表を行います．

IEEE Symposium Series on Computational Intelligence 2022（IEEE SSCI 2022，シンガポールマネジメント大学，シンガポール，12/4-7）にて発表を行いました．開催にご尽力くださった方々に感謝いたします．

IEEE SSCI 2022 にて発表を行います．

This paper proposes a novel SAEA with adaptation of the training data selection criterion. Our proposal builds multiple RBF surrogate models with sets of training data chosen by different selection criteria, and selects one model with the best accuracy.

参考 本サイトの全ての添付ファイルは著者バージョンであり，出版バージョンと一致しない可能性があります．