多点型および確率論的メタヒューリスティック最適化アルゴリズムのための安定性理論を備えた新しいフレームワーク

KOGUMA Yuji; AIYOSHI Eitaro

文献

J-GLOBAL ID：201502205917561702 整理番号：15A0327419

多点型および確率論的メタヒューリスティック最適化アルゴリズムのための安定性理論を備えた新しいフレームワーク

A New Framework with a Stability Theory for Multipoint-Type and Stochastic Meta-Heuristic Optimization Algorithms

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資料名：
巻： E98.A 号： 2 ページ： 700-709 (J-STAGE) 発行年： 2015年
JST資料番号： U0466A ISSN： 1745-1337 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

近年,問題の特別な予備知識なしですぐに問題を最適化する近似解を得る機能として,メタヒューリスティックと呼ばれる最適化アルゴリズムのパラダイムが注目を集めてきている。メタヒューリスティックは,実装における適応性により,特徴付けられる。実用的な適用において,既存のアルゴリズムを用いるだけでなく,問題の予備知識を反映する修正アルゴリズムも使用可能である。ほとんどのメタヒューリスティックアルゴリズムは数学的根拠を欠いているが,一般にアルゴリズム設計とそのパラメータ調整のために試行錯誤の工程が必要となる。問題の解決の一つとして,数学的根拠を備えたアルゴリズムを設計する方法を提案する。方法は,最初に動的特性が理論的に引き出されるフレームワークを構築し,フレームワーク内で具体的なアルゴリズムを設計する。本論文では,(1)多重点検索,(2)疑似乱数を備えた確率論的検索と呼ばれる既存のメタヒューリスティックアルゴリズムで共通的に使用される二つの基本方策を採用したフレームワークを提案する。フレームワークでは,検索点位置の更新公式は正規分布乱数と固定入力項の線形結合により与えられる。また,安定性のインデックスとして検索点位置の分散を用いて,提案したフレームワークの検索点分散の安定性理論も提示する。この理論は提案したフレームワーク内で設計される任意のアルゴリズムに適用可能で,結果は各アルゴリズムの検索点分散の制御規則を得るために使用可能である。また,数値シミュレーションにより,提案したフレームワークに基づくアルゴリズムの安定性理論および最適化能力も検証した。(翻訳著者抄録)

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システム最適化手法

引用文献 (20件)：

[1] F. Glover, “Future paths for integer programming and links to artificial intelligence,” Computers & Operations Research, vol.13, no.5, pp.533-549, 1986.
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