COCO - COmparing Continuous Optimizers : The Documentation

Nikolaus Hansen 1, 2, 3 Steffen Finck 4 Raymond Ros 1
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Résumé : COmparing Continuous Optimisers (COCO) est un outil pour la comparaison d'algorithmes pour l'optimisation boîte noire. COCO facilite l'expérimentation systématique dans le domaine de l'optimisation continue. COCO fournit un cadre expérimental pour tester des algorithmes, des outils de post-traitement pour générer des figures et tableaux de qualité pour la publication scientifique. COCO fournit aussi des modèles d'articles LaTeX qui présentent l'ensemble des figures et tableaux en un seul document.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RT-0409, INRIA. 2011, pp.57
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Contributeur : Raymond Ros <>
Soumis le : mercredi 1 juin 2011 - 21:28:49
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : vendredi 9 novembre 2012 - 14:05:25

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Nikolaus Hansen, Steffen Finck, Raymond Ros. COCO - COmparing Continuous Optimizers : The Documentation. [Research Report] RT-0409, INRIA. 2011, pp.57. 〈inria-00597334〉

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