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J-GLOBAL ID：201702257191126293   整理番号：17A1253796

サンプリング解鎖に基づくagnostic超発見的方法の研究【Powered by NICT】

A study of agnostic hyper-heuristics based on sampling solution chains

著者 (2件)： Chuang Chung-Yao (The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania 15213, United States of America) ,  Smith Stephen F. (The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania 15213, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CEC  ページ： 271-278  発行年： 2017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： 本論文では,サンプリング溶液鎖によって機能することを簡単なハイパーヒューリスティックを研究した。このアルゴリズムにおける解鎖は次の解を生成する以前の溶液にランダムに選択した発見的方法を逐次適用によって形成されている。この方法で動作して,アルゴリズムは,複数の発見的方法を適用することの累積効果から利益を得ることができる。このアルゴリズムの鍵となる因子は,サンプリング長さを選択するための戦略である。二不可知論的仮定を含む環境における平衡戦略を検討した:まず最初に,目的関数へのアクセスと事前定義された発見的方法であることを除いて,解決される問題ドメインについての詳細な知識を持っていない。第二に,筆者らは筆者らのアルゴリズムを実行するため割り当て時間の量についての情報を持っていない。サンプリング長さを選択し,この戦略に基づくいくつかの変異体を導出するためにこの戦略を用いての理論的保証を示した。経験的な結果もこれらの戦略は望ましい挙動をもたらすことを確認した。最後に,アルゴリズムへの学習機構を組み込んだの拡張を簡単に議論した。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： 目的関数 ,  *発見的方法 ,  学習 ,  アルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： サンプリング ,  解 ,  発見的方法 ,  研究