抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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自然界では,それらが環境に十分に適応できないので,多くの種が絶滅した。それらは,より困難な環境に適応するのに十分に適合しなかった。アルゴリズムが,それらの「環境」の特別な挑戦に対処するために,アルゴリズムがあまりにも静的であるとき,類似のものは,作業負荷,機械,またはユーザ要求事項である。これに関して,本論文において,著者らは,適応可能なインデクシングアルゴリズムの良く研究されて,魅力的なファミリーを調査した。古典的適応指標は,単にデータの指数を作業負荷に適応させる。しかしながら,著者らは,これまでに,著者らが2番目に高いレベルの適応性,すなわちインデクシングアルゴリズム自体の1つを見過ごしたことを学ぶ。この第二レベルの適応性メタ適応性を補う。注意深い実験的解析に基づいて,(1)方法の再編成を一般化することによってメタ適応性を実現する適応指標を開発し,(2)進化する指標と変化する再編成努力に反応し,(3)入力データにおける歪んだ分布を変形させる。著者らが実証するように,これにより,多数の特殊化適応インデクシングアルゴリズムの特性をエミュレートすることができる。広範な実験研究において,筆者らのメタ適応指標は様々な環境において非常に適合し,様々な質問アクセスパターンとキー分布の下で大量の特殊化適応指標を上回ることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
