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improving mixed variable optimization di bethea david (10 risultati)
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 19,51
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. pp. 158.
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EUR 25,05
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: 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
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 21,38
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EUR 46,50
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: 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
Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 100,38
EUR 28,66 shipping
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Like New. Like New. book.
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 19,40
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloPAP. Condizione: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 66,45
EUR 7,45 shipping
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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Improving Mixed Variable Optimization of Computational and Model Parameters Using Multiple Surrogate Functions
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 68,56
EUR 9,95 shipping
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. PRINT ON DEMAND pp. 158.
