Izpis gradiva

A+ | A- | | SLO | ENG

Naslov: Adaptive estimation of the number of algorithm runs in stochastic optimization Avtorji: ID Eftimov, Tome, Institut "Jožef Stefan" (Avtor) ID Korošec, Peter, Institut "Jožef Stefan" (Avtor) Datoteke: URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3712256.3726327   PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,96 MB) MD5: 6560F6055A7218832D09E938AD737363   Jezik: Angleški jezik Tipologija: 1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci Organizacija: IJS - Institut Jožef Stefan Ključne besede: experimental design, number of runs, stochastic optimization algorithms Status publikacije: Objavljeno Verzija publikacije: Recenzirani rokopis Datum objave: 13.07.2025 Založnik: ACM Leto izida: 2025 Št. strani: Str. 719 - 727 Izvor: ZDA PID: 20.500.12556/DiRROS-23343  UDK: 004.8 COBISS.SI-ID: 245964803  Opomba: Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 19. 8. 2025; Datum objave v DiRROS: 20.08.2025 Število ogledov: 350 Število prenosov: 178 Metapodatki:    Citiraj gradivo Navadno besedilo BibTeX EndNote XML EndNote/Refer RIS ABNT ACM Ref AMA APA Chicago 17th Author-Date Harvard IEEE ISO 690 MLA Vancouver : Kopiraj citat

Objavi na: Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del monografije

Naslov:	GECCO'25 : proceedings of the 2025 Genetic and Evolutionary Computation Conference
Kraj izida:	New York
Založnik:	The Association for Computing Machinery
ISBN:	979-8-4007-1465-8
COBISS.SI-ID:	245958403

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:	ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:	P2-0098
Naslov:	Računalniške strukture in sistemi

---

Financer:	ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:	GC-0001
Naslov:	Umetna inteligenca za znanost

---

Financer:	ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:	J2-4460
Naslov:	Auto-OPT: Avtomatizirana izbira in konfiguracija eno-kriterijskih zveznih optimizacijskih algoritmov

---

Financer:	EC - European Commission
Program financ.:	HE
Številka projekta:	101187010
Naslov:	Leveraging Benchmarking Data for Automated Machine Learning and Optimization
Akronim:	AutoLearn-SI

Licence

Licenca:	CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:	To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:	20.08.2025
Vezano na:	AAM

Sekundarni jezik

Jezik:	Slovenski jezik
Ključne besede:	eksperimentalna zasnova, zaporedja, stohastični optimizacijski algoritmi

Nazaj