GPareto公司 swMATH ID: 28711 软件作者: 米卡·比诺瓦;维克托·皮奇尼 描述: R包GPareto:用于Pareto波前估计和优化的高斯过程。高斯过程回归模型,又称克里金模型,被应用于黑盒函数的全局多目标优化。多目标预期改善和逐步减少不确定性顺序填充标准可用。使用条件模拟对帕累托前沿的不确定性进行量化。 主页: https://cran.r-project.org/web/packages/GPareto/index.html 源代码: https://github.com/cran/GPareto网站 依赖项: R(右) 关键词: 克里金;帕雷托前部;高效全局优化;不确定性量化;统计软件杂志;R(右);R包 相关软件: MOEA/D公司;R(右);EGO公司;ParEGO公司;nsga2R型;Matlab公司;进球计划;轻便摩托车;主控制器;DiceKriging公司;阿尔格努德;DiceOptim公司;骰子设计;骰子评估;克里格投资公司;HypE公司;PESC公司;Hyperopt公司;莫科牌手表;irace公司 引用于: 4文件 标准条款 1出版物描述软件 年份 GPareto:基于高斯过程的多目标优化与分析的R包链接米卡·比诺瓦和维克托·皮切尼 2019 全部的 前5名12位作者引用 1 圣埃芬·奥伯特 1 朱利安·贝特 1 米卡·比诺伊斯 1 福雷德里克·多克罗斯 1 保罗·费利奥特 1 Abderrahmane哈巴尔 1 弗兰克·马斯特里波利托 1 维克托·皮奇尼 1 帕特里克·泰兰德尔 1 埃曼纽尔·巴斯克斯 1 邢焕来 1 詹大伟 3篇连载文章中引用 2 全球优化杂志 1 计算机和流体 1 机器学习研究杂志(JMLR) 全部的 前5名在6个字段中引用 4 运筹学、数学规划(90-XX) 1 变异微积分和最优控制;最优化(49-XX) 1 概率论与随机过程(60-XX) 1 统计学(62-XX) 1 计算机科学(68-XX) 1 经典热力学,传热(80-XX) 按年份列出的引文