Littérature scientifique sur le sujet « Optimization Benchmarking »
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Articles de revues sur le sujet "Optimization Benchmarking"
Rojas-Labanda, Susana, et Mathias Stolpe. « Benchmarking optimization solvers for structural topology optimization ». Structural and Multidisciplinary Optimization 52, no 3 (17 mai 2015) : 527–47. http://dx.doi.org/10.1007/s00158-015-1250-z.
Texte intégralTedford, Nathan P., et Joaquim R. R. A. Martins. « Benchmarking multidisciplinary design optimization algorithms ». Optimization and Engineering 11, no 1 (20 mars 2009) : 159–83. http://dx.doi.org/10.1007/s11081-009-9082-6.
Texte intégralMoré, Jorge J., et Stefan M. Wild. « Benchmarking Derivative-Free Optimization Algorithms ». SIAM Journal on Optimization 20, no 1 (janvier 2009) : 172–91. http://dx.doi.org/10.1137/080724083.
Texte intégralAjani, Oladayo S., Abhishek Kumar, Rammohan Mallipeddi, Swagatam Das et Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan. « Benchmarking Optimization-Based Energy Disaggregation Algorithms ». Energies 15, no 5 (22 février 2022) : 1600. http://dx.doi.org/10.3390/en15051600.
Texte intégralHendrix, Eligius M. T., et Algirdas Lančinskas. « On Benchmarking Stochastic Global Optimization Algorithms ». Informatica 26, no 4 (1 janvier 2015) : 649–62. http://dx.doi.org/10.15388/informatica.2015.69.
Texte intégralKorošec, Peter, et Tome Eftimov. « Multi-Objective Optimization Benchmarking Using DSCTool ». Mathematics 8, no 5 (22 mai 2020) : 839. http://dx.doi.org/10.3390/math8050839.
Texte intégralDoerr, Carola, Furong Ye, Naama Horesh, Hao Wang, Ofer M. Shir et Thomas Bäck. « Benchmarking discrete optimization heuristics with IOHprofiler ». Applied Soft Computing 88 (mars 2020) : 106027. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2019.106027.
Texte intégralDolan, Elizabeth D., et Jorge J. Moré. « Benchmarking optimization software with performance profiles ». Mathematical Programming 91, no 2 (1 janvier 2002) : 201–13. http://dx.doi.org/10.1007/s101070100263.
Texte intégralLiao, Yu-Ching, Chenyun Pan et Azad Naeemi. « Benchmarking and Optimization of Spintronic Memory Arrays ». IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits 6, no 1 (juin 2020) : 9–17. http://dx.doi.org/10.1109/jxcdc.2020.2999270.
Texte intégralAuger, Anne, Nikolaus Hansen et Marc Schoenauer. « Benchmarking of Continuous Black Box Optimization Algorithms ». Evolutionary Computation 20, no 4 (décembre 2012) : 481. http://dx.doi.org/10.1162/evco_e_00091.
Texte intégralThèses sur le sujet "Optimization Benchmarking"
Samuelsson, Oscar. « Benchmarking Global Optimization Algorithms for Core Prediction Identification ». Thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-61253.
Texte intégralAit, Elhara Ouassim. « Stochastic Black-Box Optimization and Benchmarking in Large Dimensions ». Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS211/document.
Texte intégralBecause of the generally high computational costs that come with large-scale problems, more so on real world problems, the use of benchmarks is a common practice in algorithm design, algorithm tuning or algorithm choice/evaluation. The question is then the forms in which these real-world problems come. Answering this question is generally hard due to the variety of these problems and the tediousness of describing each of them. Instead, one can investigate the commonly encountered difficulties when solving continuous optimization problems. Once the difficulties identified, one can construct relevant benchmark functions that reproduce these difficulties and allow assessing the ability of algorithms to solve them. In the case of large-scale benchmarking, it would be natural and convenient to build on the work that was already done on smaller dimensions, and be able to extend it to larger ones. When doing so, we must take into account the added constraints that come with a large-scale scenario. We need to be able to reproduce, as much as possible, the effects and properties of any part of the benchmark that needs to be replaced or adapted for large-scales. This is done in order for the new benchmarks to remain relevant. It is common to classify the problems, and thus the benchmarks, according to the difficulties they present and properties they possess. It is true that in a black-box scenario, such information (difficulties, properties...) is supposed unknown to the algorithm. However, in a benchmarking setting, this classification becomes important and allows to better identify and understand the shortcomings of a method, and thus make it easier to improve it or alternatively to switch to a more efficient one (one needs to make sure the algorithms are exploiting this knowledge when solving the problems). Thus the importance of identifying the difficulties and properties of the problems of a benchmarking suite and, in our case, preserving them. One other question that rises particularly when dealing with large-scale problems is the relevance of the decision variables. In a small dimension problem, it is common to have all variable contribute a fair amount to the fitness value of the solution or, at least, to be in a scenario where all variables need to be optimized in order to reach high quality solutions. This is however not always the case in large-scales; with the increasing number of variables, some of them become redundant or groups of variables can be replaced with smaller groups since it is then increasingly difficult to find a minimalistic representation of a problem. This minimalistic representation is sometimes not even desired, for example when it makes the resulting problem more complex and the trade-off with the increase in number of variables is not favorable, or larger numbers of variables and different representations of the same features within a same problem allow a better exploration. This encourages the design of both algorithms and benchmarks for this class of problems, especially if such algorithms can take advantage of the low effective dimensionality of the problems, or, in a complete black-box scenario, cost little to test for it (low effective dimension) and optimize assuming a small effective dimension. In this thesis, we address three questions that generally arise in stochastic continuous black-box optimization and benchmarking in high dimensions: 1. How to design cheap and yet efficient step-size adaptation mechanism for evolution strategies? 2. How to construct and generalize low effective dimension problems? 3. How to extend a low/medium dimension benchmark to large dimensions while remaining computationally reasonable, non-trivial and preserving the properties of the original problem?
Bendahmane, El Hachemi. « Introduction de fonctionnalités d'auto-optimisation dans une architecture de selfbenchmarking ». Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00782233.
Texte intégralYilmaz, Eftun. « Benchmarking of Optimization Modules for Two Wind Farm Design Software Tools ». Thesis, Högskolan på Gotland, Institutionen för kultur, energi och miljö, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hgo:diva-1946.
Texte intégralLi, Xi. « Benchmark generation in a new framework / ». View abstract or full-text, 2007. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?IELM%202007%20LI.
Texte intégralGoldberg, Benjamin. « Benchmarking Traffic Control Algorithms on a Packet Switched Network ». Scholarship @ Claremont, 2015. http://scholarship.claremont.edu/cmc_theses/1192.
Texte intégralRandau, Simon [Verfasser]. « Benchmarking of SSB, reference cells and optimization of the cathode composite / Simon Randau ». Gießen : Universitätsbibliothek, 2021. http://d-nb.info/1236385675/34.
Texte intégralKumar, Vachan. « Modeling and optimization approaches for benchmarking emerging on-chip and off-chip interconnect technologies ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2014. http://hdl.handle.net/1853/54280.
Texte intégralSchütze, Lars, et Jeronimo Castrillon. « Analyzing State-of-the-Art Role-based Programming Languages ». ACM, 2017. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A73196.
Texte intégralBjäreholt, Johan. « RISC-V Compiler Performance:A Comparison between GCC and LLVM/clang ». Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för programvaruteknik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-14659.
Texte intégralLivres sur le sujet "Optimization Benchmarking"
Energy and process optimization and benchmarking of army industrial processes. Champaign, IL : [US Army Corps of Engineers, Engineer Research and Development Center], Construction Engineering Research Laboratory, 2006.
Trouver le texte intégralFinancial and Economic Optimization of Water Main Replacement Programs. American Water Works Association, 2001.
Trouver le texte intégral(Editor), Andrzej W. Ordys, Damien Uduehi (Editor) et Michael A. Johnson (Editor), dir. Process Control Performance Assessment : From Theory to Implementation (Advances in Industrial Control). Springer, 2007.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Optimization Benchmarking"
Young, Jeffrey S. « Benchmarking and Optimization ». Dans Trauma Centers, 177–80. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-34607-2_15.
Texte intégralGuihot, Hervé. « Benchmarking and Profiling ». Dans Pro Android Apps Performance Optimization, 163–76. Berkeley, CA : Apress, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4302-4000-6_6.
Texte intégralZhao, Liutao, Wanling Gao et Yi Jin. « Revisiting Benchmarking Principles and Methodologies for Big Data Benchmarking ». Dans Big Data Benchmarks, Performance Optimization, and Emerging Hardware, 3–9. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29006-5_1.
Texte intégralXu, Jun. « Case Study : Benchmarking Tools ». Dans Block Trace Analysis and Storage System Optimization, 115–42. Berkeley, CA : Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3928-5_5.
Texte intégralHan, Rui, Xiaoyi Lu et Jiangtao Xu. « On Big Data Benchmarking ». Dans Big Data Benchmarks, Performance Optimization, and Emerging Hardware, 3–18. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-13021-7_1.
Texte intégralOnodera, Akito, Kazuhiko Komatsu, Soya Fujimoto, Yoko Isobe, Masayuki Sato et Hiroaki Kobayashi. « Optimization of the Himeno Benchmark for SX-Aurora TSUBASA ». Dans Benchmarking, Measuring, and Optimizing, 127–43. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-71058-3_8.
Texte intégralPham, Trong-Ton, et Dennis Mintah Djan. « Deep Reinforcement Learning for Auto-optimization of I/O Accelerator Parameters ». Dans Benchmarking, Measuring, and Optimizing, 187–203. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-49556-5_19.
Texte intégralShcherbina, Oleg, Arnold Neumaier, Djamila Sam-Haroud, Xuan-Ha Vu et Tuan-Viet Nguyen. « Benchmarking Global Optimization and Constraint Satisfaction Codes ». Dans Global Optimization and Constraint Satisfaction, 211–22. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-39901-8_16.
Texte intégralHao, Tianshu, et Ziping Zheng. « The Implementation and Optimization of Matrix Decomposition Based Collaborative Filtering Task on X86 Platform ». Dans Benchmarking, Measuring, and Optimizing, 110–15. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-49556-5_11.
Texte intégralKöppen, Mario. « On the Benchmarking of Multiobjective Optimization Algorithm ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 379–85. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-45224-9_53.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Optimization Benchmarking"
Gallagher, Marcus R. « Black-box optimization benchmarking ». Dans the 11th annual conference companion. New York, New York, USA : ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1570256.1570318.
Texte intégralGallagher, Marcus R. « Black-box optimization benchmarking ». Dans the 11th annual conference companion. New York, New York, USA : ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1570256.1570332.
Texte intégralMersmann, Olaf, Heike Trautmann, Boris Naujoks et Claus Weihs. « Benchmarking evolutionary multiobjective optimization algorithms ». Dans 2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/cec.2010.5586241.
Texte intégralStefek, A. « Benchmarking of heuristic optimization methods ». Dans 2011 14th International Conference on Mechatronics. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/mechatron.2011.5961068.
Texte intégralXIE, A. S., et D. X. LIU. « Inspirations for Optimization based on Benchmarking ». Dans 2017 International Seminar on Artificial Intelligence, Networking and Information Technology (ANIT 2017). Paris, France : Atlantis Press, 2018. http://dx.doi.org/10.2991/anit-17.2018.30.
Texte intégralValin, Pierre, et David Boily. « Truncated Dempster-Shafer optimization and benchmarking ». Dans AeroSense 2000, sous la direction de Belur V. Dasarathy. SPIE, 2000. http://dx.doi.org/10.1117/12.381636.
Texte intégralDoerr, Carola, Furong Ye, Naama Horesh, Hao Wang, Ofer M. Shir et Thomas Bäck. « Benchmarking discrete optimization heuristics with IOHprofiler ». Dans GECCO '19 : Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3319619.3326810.
Texte intégralEftimov, Tome, et Peter Korošec. « Robust benchmarking for multi-objective optimization ». Dans GECCO '21 : Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3449726.3463299.
Texte intégralItoko, Toshinari, et Rudy Raymond. « Sampling Strategy Optimization for Randomized Benchmarking ». Dans 2021 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/qce52317.2021.00036.
Texte intégralPošik, Petr. « BBOB-benchmarking the DIRECT global optimization algorithm ». Dans the 11th annual conference companion. New York, New York, USA : ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1570256.1570323.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Optimization Benchmarking"
Dolan, E. D., et J. J. More. Benchmarking optimization software with COPS. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), janvier 2001. http://dx.doi.org/10.2172/775270.
Texte intégralDolan, E. D., J. J. More et T. S. Munson. Benchmarking optimization software with COPS 3.0. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mai 2004. http://dx.doi.org/10.2172/834714.
Texte intégralParekh, Ojas D., Jeremy D. Wendt, Luke Shulenburger, Andrew J. Landahl, Jonathan Edward Moussa et John B. Aidun. Benchmarking Adiabatic Quantum Optimization for Complex Network Analysis. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2015. http://dx.doi.org/10.2172/1459086.
Texte intégral