Benchmarking the Pure Random Search on the BBOB-2009 Noisy Testbed

Anne Auger 1, 2 Raymond Ros 1
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : We benchmark the Pure-Random-Search algorithm on the BBOB 2009 noisy testbed. Each candidate solution is sampled uniformly in $[-5, 5]^{D}$, where $D$ denotes the search space dimension. The maximum number of function evaluations chosen is $10^{6}$ times the search space dimension. With this budget the algorithm is not able to solve any single function of the testbed.
Type de document :
Communication dans un congrès
ACM-GECCO Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2009, Montreal, Canada. 2009
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Contributeur : Anne Auger <>
Soumis le : dimanche 8 novembre 2009 - 17:05:21
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : jeudi 17 juin 2010 - 19:46:17

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Anne Auger, Raymond Ros. Benchmarking the Pure Random Search on the BBOB-2009 Noisy Testbed. ACM-GECCO Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul 2009, Montreal, Canada. 2009. 〈inria-00430534〉

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