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GPareto : An R Package for Gaussian-Process-Based Multi-Objective Optimization and Analysis
GPareto : An R Package for Gaussian-Process-Based Multi-Objective Optimization and Analysis
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GPareto : An R Package for Gaussian-Process-Based Multi-Objective Optimization and Analysis

Binois, Mickaël ; Picheny, Victor

Journal of statistical software, 2019, Vol.89 (8), p.1-30 [Periódico revisado por pares]

University of California, Los Angeles

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2
Practical Heteroscedastic Gaussian Process Modeling for Large Simulation Experiments
Practical Heteroscedastic Gaussian Process Modeling for Large Simulation Experiments
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Practical Heteroscedastic Gaussian Process Modeling for Large Simulation Experiments

Binois, Mickaël ; Gramacy, Robert B. ; Ludkovski, Mike

Journal of computational and graphical statistics, 2018-10, Vol.27 (4), p.808-821 [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis

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hetGP : Heteroskedastic Gaussian Process Modeling and Sequential Design in R
hetGP : Heteroskedastic Gaussian Process Modeling and Sequential Design in R
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hetGP : Heteroskedastic Gaussian Process Modeling and Sequential Design in R

Binois, Mickaël ; Gramacy, Robert B.

Journal of statistical software, 2021, Vol.98 (13), p.1-44 [Periódico revisado por pares]

University of California, Los Angeles

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4
A Survey on High-dimensional Gaussian Process Modeling with Application to Bayesian Optimization
A Survey on High-dimensional Gaussian Process Modeling with Application to Bayesian Optimization
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A Survey on High-dimensional Gaussian Process Modeling with Application to Bayesian Optimization

Binois, Mickaël ; Wycoff, Nathan

ACM transactions on evolutionary learning, 2022-08, Vol.2 (2), p.1-26, Article 8 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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5
On the choice of the low-dimensional domain for global optimization via random embeddings
On the choice of the low-dimensional domain for global optimization via random embeddings
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On the choice of the low-dimensional domain for global optimization via random embeddings

Binois, Mickaël ; Ginsbourger, David ; Roustant, Olivier

Journal of global optimization, 2020, Vol.76 (1), p.69-90 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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6
Replication or Exploration? Sequential Design for Stochastic Simulation Experiments
Replication or Exploration? Sequential Design for Stochastic Simulation Experiments
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Replication or Exploration? Sequential Design for Stochastic Simulation Experiments

Binois, Mickaël ; Huang, Jiangeng ; Gramacy, Robert B. ; Ludkovski, Mike

Technometrics, 2019-01, Vol.61 (1), p.7-23 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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7
Evaluating Gaussian process metamodels and sequential designs for noisy level set estimation
Evaluating Gaussian process metamodels and sequential designs for noisy level set estimation
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Evaluating Gaussian process metamodels and sequential designs for noisy level set estimation

Lyu, Xiong ; Binois, Mickaël ; Ludkovski, Michael

Statistics and computing, 2021-07, Vol.31 (4), Article 43 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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Geometrically consistent aerodynamic optimization using an isogeometric Discontinuous Galerkin method
Geometrically consistent aerodynamic optimization using an isogeometric Discontinuous Galerkin method
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Geometrically consistent aerodynamic optimization using an isogeometric Discontinuous Galerkin method

Pezzano, Stefano ; Duvigneau, Régis ; Binois, Mickaël

Computers & mathematics with applications (1987), 2022-12, Vol.128, p.368-381 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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9
Sequential Learning of Active Subspaces
Sequential Learning of Active Subspaces
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Sequential Learning of Active Subspaces

Wycoff, Nathan ; Binois, Mickaël ; Wild, Stefan M.

Journal of computational and graphical statistics, 2021-10, Vol.30 (4), p.1224-1237 [Periódico revisado por pares]

United States: Taylor & Francis

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10
A Bayesian optimization approach to find Nash equilibria
A Bayesian optimization approach to find Nash equilibria
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A Bayesian optimization approach to find Nash equilibria

Picheny, Victor ; Binois, Mickael ; Habbal, Abderrahmane

Journal of global optimization, 2019-01, Vol.73 (1), p.171-192 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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