Expected hypervolume improvement; Time complexity; Surrogate-assisted multi-criterion optimization; Efficient global optimization; Probability of improvement;
机译:使用盒子分解算法有效地计算预期的超弱化改进
机译:多目标贝叶斯全球优化使用预期的超卓越改善梯度
机译:基于改进的超卓越的基于多目标高效全局优化方法的预期改进
机译:计算3-D预期的渐近最佳时间内的超高化改善和相关的积分
机译:内分泌统计学模型:基于差异的MLE渐近法和基于积分方程的方法。
机译:使用时变成本图对学习任务进行渐近最优运动规划
机译:有限时间\ ud的渐近行为 预期时间积分负部分\ ud 一些风险过程和最优\ ud 储备分配