hal-00669170, version 1

Optimisation bayésienne par méthodes SMC

Romain Benassi () ^1, 2, Julien Bect (, ) ^1, 2, Emmanuel Vazquez () ^1, 2

Journées annuelles du GdR MASCOT-NUM (MASCOT-NUM'12) (2012)

• 1:  GdR MASCOT-NUM ((Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques))
• http://www.gdr-mascotnum.fr/doku.php
  CNRS : GDR3179 France
• 2:  Supélec Sciences des Systèmes - EA4454 (E3S)
• http://www.supelec.fr/342_p_14975/e3s-equipe.html
  SUPELEC France

Bibliographic reference

• Type of document: Congres communications
• Subject:

  Mathematics/Optimization and Control

  Statistics/Computation

  Engineering Sciences/Other

• Title: Optimisation bayésienne par méthodes SMC
• Abstract: L'optimisation bayésienne consiste à utiliser un modèle probabiliste de la fonction objectif afin de guider au mieux la recherche de l'optimum. Cette approche peut s'avérer particulièrement pertinente lors de l'optimisation de fonctions coûteuses, et trouve ainsi de nombreuses applications dans l'industrie et l'ingénierie en général [...]
• Fulltext language: French
• Conference or book title: Journées annuelles du GdR MASCOT-NUM (MASCOT-NUM'12)
• Conference date: 2012-03-21
• Country: France

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• http://hal-supelec.archives-ouvertes.fr/hal-00669170
• oai:hal-supelec.archives-ouvertes.fr:hal-00669170
• From: Julien Bect <>
• Submitted on: Saturday, 11 February 2012 18:51:31
• Updated on: Monday, 13 February 2012 18:27:18