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    Titel :

    Multi-Objective Bayesian Optimization Supported by Deep Gaussian Processes


    Beteiligte:

    Kongress:

    WCX SAE World Congress Experience



    Erscheinungsdatum :

    01.01.2023


    Format / Umfang :

    ALL-ALL



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch




    Multi-objective optimization using Deep Gaussian Processes: Application to Aerospace Vehicle Design

    Hebbal, Ali / Brevault, Loïc / Balesdent, Mathieu et al. | AIAA | 2019



    DIMENSIONALITY REDUCTION FOR MULTI-FIDELITY GAUSSIAN PROCESSES USING BAYESIAN ADAPTATION

    Tsilifis, Panagiotis / Pandita, Piyush / Ghosh, Sayan et al. | TIBKAT | 2021


    Dimensionality Reduction for Multi-Fidelity Gaussian Processes using Bayesian Adaptation

    Tsilifis, Panagiotis / Pandita, Piyush / Ghosh, Sayan et al. | AIAA | 2021