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bethea david
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions (Paperback or Softback)
Idioma: Inglés
Publicado por Biblioscholar 11/19/2012, 2012
ISBN 10: 1288311427 ISBN 13: 9781288311422
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback or Softback. Condición: New. Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions. Book.
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. KlappentextrnrnThis research focuses on reducing computational time in parameter optimization by using multiple surrogates and subprocess CPU times without compromising the quality of the results. This is motivated by applications that have obje.
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Idioma: Inglés
Publicado por British Library, Historical Print Editions Nov 2012, 2012
ISBN 10: 1288311427 ISBN 13: 9781288311422
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware - This research focuses on reducing computational time in parameter optimization by using multiple surrogates and subprocess CPU times without compromising the quality of the results. This is motivated by applications that have objective functions with expensive computational times at high delity solutions. Applying, matching, and tuning optimization techniques at an algorithm level can reduce the time spent on unpro table computations for parameter optimization. The objective is to recover known parameters of a -ow property reference image by comparing to a template image that comes from a computational -uid dynamics simulation, followed by a numerical image registration and comparison process. Mixed variable pattern search and mesh adaptive direct search methods were applied using surrogate functions in the search step to produce solutions within a tolerance level of experimental observations. The surrogate functions are based on previous function values and computational times of those values. The use of multiple surrogates at each search step provides parameter selections that lead to improved solutions of an objective function evaluation with less computational time. Previously computed values for the objective function and computation time were used to compute a time cut-o parameter that allows termination during an objective function evaluation if the computational time exceeded a threshold or a divergent template image was created. This approach was tested using DACE and radial basis function surrogates within the NOMADm MATLABr software. The numerical results are presented.
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Idioma: Inglés
Publicado por British Library, Historical Print Editions, 2012
ISBN 10: 1288311427 ISBN 13: 9781288311422
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Idioma: Inglés
Publicado por British Library, Historical Print Editions, 2012
ISBN 10: 1288311427 ISBN 13: 9781288311422
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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