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J-GLOBAL ID：201502208916336110   整理番号：15A1115653

高次元パラメータ推定のためのハイブリッドクリギング代用モデル最適化アルゴリズム【Powered by NICT】

Hybrid Kriging surrogate model optimization algorithm for high-dimension parameter estimation

著者 (3件)： Wang Hong (School of Computer Sci. and Technol., Dalian Univ. of Technol., Dalian) ,  Wang Xicheng (School of Computer Sci. and Technol., Dalian Univ. of Technol., State Key Lab. of Structural Analysis for Industrial ...) ,  Li Keqiu (School of Computer Sci. and Technol., Dalian Univ. of Technol., Dalian)
資料名： Dalian Ligong Daxue Xuebao  (Dalian Ligong Daxue Xuebao)
巻： 55  号： 2  ページ： 215-222  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0611A  ISSN： 1000-8608  CODEN： DLXUEJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クリギング代理ベースモデル最適化アルゴリズムは,高価な計算を用いた最適化問題を解くための効果的なアルゴリズムである。しかし,高次元のパラメータ推定に対応することは不可能である。この問題を目指して,新しい最適化アルゴリズム,すなわちハイブリッドKriginng代用モデルと高次元パラメータ推定のための他の最適化技術を提案した。このアルゴリズムでは,次元の呪いを克服できず,収束速度を改善するためにKrigingモデルインフィルサンプリングのための採用した単一パラメータ推定。一方,構築したKriging代理モデルの情報に基づく新しい動的座標障害戦略は目標値を精密化するために示し,使用高次元パラメータ推定である。大域的最適値を見逃がさないためには,サンプリング曲線基準に基づくマルチモーダル検索。すなわち一般化期待される改善を紹介した。その有効性は,41次元パラメータを用いたヒト多形核白血球代謝ネットワークのパラメータを推定することにより検証した。実験結果は,このアルゴリズムがより良いパラメータ’推定結果限られた反復数の下での実験データと小さな目標値と一致を生成できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  試料採取 ,  最適化手法 ,  *高次元 ,  *クリギング ,  多モード ,  *パラメータ推定 ,  ヒト
準シソーラス用語： 多形核白血球 ,  最適値 ,  目標値 ,  Krigingモデル ,  収束速度 ,  次元の呪い ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高次元 ,  パラメータ推定 ,  クリギング ,  代用モデル ,  最適化アルゴリズム