基于距离的核函数用于代理模型神经演化
神经与进化计算
2018-07-23 v1
摘要
如果适应度评估需要昂贵的实验或仿真，人工神经网络的拓扑优化可能尤为困难。因此，优化方法可能需要代理模型的支持。我们针对合适的代理模型提出了不同的距离度量，并在一个简单的数值测试场景中对其进行比较。
引用
@article{arxiv.1807.07839,
title = {Distance-based Kernels for Surrogate Model-based Neuroevolution},
author = {Jörg Stork and Martin Zaefferer and Thomas Bartz-Beielstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.07839},
year = {2018}
}
备注
4 pages, 1 figure. This publication was accepted to the Developmental Neural Networks Workshop of the Parallel Problem Solving from Nature 2018 (PPSN XV) conference