Different Measure Approximations for Efficient Constrained Multi-Objective Optimization under Uncertainty - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Different Measure Approximations for Efficient Constrained Multi-Objective Optimization under Uncertainty

Mickael Rivier
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ArianeGroup
Pietro Marco Congedo
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CV

Domaines

Machine Learning [stat.ML] Optimisation et contrôle [math.OC]

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https://inria.hal.science/hal-02286145

Soumis le : vendredi 13 septembre 2019-14:24:36

Dernière modification le : samedi 16 novembre 2024-12:16:02

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02286145 , version 1 (13-09-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02286145 , version 1

Citer

Mickael Rivier, Pietro Marco Congedo. Different Measure Approximations for Efficient Constrained Multi-Objective Optimization under Uncertainty. UQOP - Uncertainty Quantification and OPtimization, Mar 2019, Paris, France. ⟨hal-02286145⟩

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