文献

J-GLOBAL ID：201802213929168654   整理番号：18A0447090

動径基底関数サロゲートベース大域的最適化アルゴリズムのための時変ハイパーパラメータ戦略【Powered by NICT】

Time-varying hyperparameter strategies for radial basis function surrogate-based global optimization algorithm

著者 (3件)： Jiang P. (Department of Industrial Engineering & Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, P. R. China) ,  Shoemaker C. A. (Department of Industrial & System Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Liu X. (Department of Industrial Engineering & Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IEEM  ページ： 984-988  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： 動径基底関数(RBF)代理ベース大域的最適化は計算量的に高価でおよび高次元関数を用いた複雑な問題に有効であることが示されている。DYCORS(応答曲面モデルを用いたDYnamic座標探索)アルゴリズムの枠組みに基づいて,本論文では,RBFサロゲートベース最適化アルゴリズム,時変摂動戦略と時変量パターン戦略を加速する二時変ハイパーパラメータDYCORS(TVH DYCORS)戦略を提案した。TVH DYCORSアルゴリズムは,自動車産業と同様に他の六つの高次元最適化試験問題から124変数ベンチマーク問題で評価した。計算結果は,提案したアルゴリズムがより良い解を達成し,従来の遺伝的アルゴリズムと二以前に提案されたRBFサロゲートベース最適化アルゴリズムと比較して可能性を持っていることを示した。Copyright 2018 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： ベンチマーク ,  高次元 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  摂動 ,  *動径基底関数 ,  計算量 ,  自動車工業
準シソーラス用語： *最適アルゴリズム ,  応答曲面モデル ,  *ハイパーパラメータ ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 動径基底関数 ,  サロゲート ,  大域的最適化 ,  アルゴリズム ,  ハイパーパラメータ ,  戦略