Noisy Optimization Complexity Under Locality Assumption - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2013

Noisy Optimization Complexity Under Locality Assumption

Résumé

In spite of various recent publications on the subject, there are still gaps between upper and lower bounds in evolutionary optimization for noisy objective function. In this paper we reduce the gap, and get tight bounds within logarithmic factors in the case of small noise and no long-distance influence on the objective function.
Fichier principal
Vignette du fichier
foga006-decock.pdf (230.17 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-00755663 , version 1 (07-04-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00755663 , version 1

Citer

Jérémie Decock, Olivier Teytaud. Noisy Optimization Complexity Under Locality Assumption. FOGA - Foundations of Genetic Algorithms XII - 2013, Jan 2013, Adelaide, Australia. ⟨hal-00755663⟩
464 Consultations
277 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More