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J-GLOBAL ID：201702239927299063   整理番号：17A0279023

効率的な大域的最適化フレームワークの中での制約処理スキームの有効性に関する研究【Powered by NICT】

A study on the effectiveness of constraint handling schemes within Efficient Global Optimization framework

著者 (3件)： Habib Ahsanul (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Australia) ,  Singh Hemant Kumar (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Australia) ,  Ray Tapabrata (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効率的な大域的最適化(EGO)を計算的に高価な制約なし最適化問題を解決するために提案された良く確立された反復アプローチである。EGOは,根底にあるGauss過程(GP)モデルに基づいており,期待改善(EI)関数を最大化するサンプリングのための充填位置を同定した。充填点を交互に用いて,GPモデルを更新する評価し,停止条件が満足されるまでこのサイクルが続いている。制約付き最適化問題を扱うために,いくつかの改良は,長年にわたって文献で示唆されている。アプローチは新規であり,しばしば複雑なが,性能は,小さなセットのテストケース(典型的には二または三)を用いて評価した。が実際に簡単なモデルEGO製剤よりも顕著な利点を提供するかどうかを判断することは困難である。本論文では,簡単な制約EGO定式化,アルゴリズムは,実現可能性の確率を最大(実現可能な解決法である同定まで)充填位置の位置決めを試みると,スイッチはペナルティEI関数(EIは実現可能性の確率を用いて不利になる)を最大にするために導入した。提案した手法の性能を一連の10種のよく研究されている問題を用いて他の手法と比較した。提案手法を用いて得られた結果は,競合と以前に報告された結果問題に対するよりも良好であった。本研究はEGO内で使用可能な効果的な制約処理方式の開発における多くの関心を促すことを期待している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化問題 ,  アルゴリズム ,  制約なし最適化問題 ,  スイッチ ,  Gauss過程 ,  製剤 ,  ペナルティ ,  *制約条件 ,  定式化
準シソーラス用語： テストケース ,  *制約処理 ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大域的最適化 ,  フレームワーク ,  制約処理 ,  スキーム ,  有効性 ,  研究