Statistical estimation in global random search algorithms in case of large dimensions

Andrey Pepelyshev, Vladimir Kornikov, Anatoly Zhigljavsky

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

We study asymptotic properties of optimal statistical estimators in global random search algorithms when the dimension of the feasible domain is large. The results obtained can be helpful in deciding what sample size is required for achieving a given accuracy of estimation.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииLearning and Intelligent Optimization - 11th International Conference, LION 11, Revised Selected Papers
РедакторыDmitri E. Kvasov, Yaroslav D. Sergeyev, Roberto Battiti, Roberto Battiti, Dmitri E. Kvasov, Yaroslav D. Sergeyev
ИздательSpringer Nature
Страницы364-369
Число страниц6
ISBN (печатное издание)9783319694030
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 янв 2017
Событие11th International Conference on Learning and Intelligent Optimization, LION 2017 - Nizhny Novgorod, Российская Федерация
Продолжительность: 18 июн 201720 июн 2017

Серия публикаций

НазваниеLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Том10556 LNCS
ISSN (печатное издание)0302-9743
ISSN (электронное издание)1611-3349

конференция

конференция11th International Conference on Learning and Intelligent Optimization, LION 2017
СтранаРоссийская Федерация
ГородNizhny Novgorod
Период18/06/1720/06/17

Предметные области Scopus

  • Теоретические компьютерные науки
  • Компьютерные науки (все)

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Statistical estimation in global random search algorithms in case of large dimensions». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать