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J-GLOBAL ID：201002280117638400   整理番号：10A0460847

二要素資源割当てオートマトン階層を使用した確率的非線形資源割当て問題の解決

Solving Stochastic Nonlinear Resource Allocation Problems Using a Hierarchy of Twofold Resource Allocation Automata

著者 (3件)： GRANMO Ole-Christoffer (Univ. Agder, Kristiansand, NOR) ,  OOMMEN B. John (Carleton Univ., ON, CAN) ,  OOMMEN B. John (Univ. Agder in Grimstad, NOR)
資料名： IEEE Transactions on Computers  (IEEE Transactions on Computers)
巻： 59  号： 4  ページ： 545-560  発行年： 2010年04月 
JST資料番号： C0233A  ISSN： 0018-9340  CODEN： ICTOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 実世界では資源を不確実な情報に基づいて割当てねばならないことが多いが,従来技法はこのような場合には効果的に機能しない。このクラスに属する確率的非線形分数ナップサック(NEFK)問題を効率良く解決するために,分散学習オートマトンナップサックゲーム(LAKG)が最近提案された。本論文は,確率的NEFK問題を解くために,二要素資源割当てオートマトン階層(H-TRAA)と呼ぶ新しいオンライン学習オートマトンシステム(LA)を提案した。二要素資源割当て問題に対する新しい方式として,LAの観点からTRAAを提案し,TRAAは漸近最適であることを証明した。確率的NEFK問題に対する初めての階層的解決策として,TRAAの階層に基づくH-TRAAを提案し,これも漸近最適であることを証明した。H-TRAAは,LAKGよりも収束がはるかに高速であることを実験により示した。

シソーラス用語： *資源割付 ,  ナップサック問題 ,  オートマトン ,  階層構造 ,  最適化 ,  漸近解 ,  解 ,  非線形問題 ,  収束 ,  高速度 ,  不確実性 ,  確率分布 ,  確率密度関数 ,  シミュレーション ,  制約付最適化問題
準シソーラス用語： *学習オートマトン ,  最適解

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 要素 ,  資源割当て ,  オートマトン ,  階層 ,  確率 ,  非線形 ,  問題