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J-GLOBAL ID：201702274017250477   整理番号：17A0146391

大規模確率的最適化のための無作為化ブロック座標子孫強い【Powered by NICT】

Randomized block coordinate descendant STRONG for large-scale Stochastic Optimization

著者 (3件)： Wenyu Wang (School of Industrial Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907-2023, USA) ,  Hong Wan (School of Industrial Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907-2023, USA) ,  Kuo-Hao Chang (Department of Industrial Engineering and Engineering Management, National Tsing Hua University, Hsinchu 30013, TAIWAN ROC)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WSC  ページ： 614-625  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： は信用領域内の検索方向を導くために線形あるいは二次適合モデルを構築する反復的応答曲面法に基づくアルゴリズムである。エレガンスと収束にもかかわらず,高次元問題における元の強いの一つボトルネックでは,反復ごとに高コストである。本論文では,RBC強力な新しいアルゴリズムランダム座標降下最適化フレームワークを用いた強いアルゴリズムを拡張することを提案した。RBC強いアルゴリズムを提案し,その収束性を証明した。数値実験もRBC強は既存の方法よりもより優れた計算性能を達成することを示した。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： 高次元 ,  線形性 ,  *最適化 ,  応答曲面法 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値実験 ,  *確率的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  確率的最適化 ,  座標