文献

J-GLOBAL ID：201802227325834339   整理番号：18A1650798

制限付き予算による実パラメータ調整のための空間分布統計的有意性アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Spatially distributed statistical significance approach for real parameter tuning with restricted budgets

著者 (2件)： Vogel Adolph J. (Department of Mechanical and Aeronautical Engineering, University of Pretoria, c/o Lynnwood Road and Roper Street, Hatfield 0086, South Africa) ,  Wilke Daniel N. (Department of Mechanical and Aeronautical Engineering, University of Pretoria, c/o Lynnwood Road and Roper Street, Hatfield 0086, South Africa)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 70  ページ： 648-664  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パラメータ調整は,そのようなアルゴリズムの実用化を可能にする発見的最適化アルゴリズムのための適切なパラメータ値を見出すことを目的とする。従来のチューニングアプローチは,2つの明確な問題,すなわち,パラメータベクトルの性能を定量化する確率的問題,およびメタ設計空間における改善されたパラメータベクトルを見つけるための決定論的問題としてのチューニング問題を考慮している。この観点の直接的な結果は,パラメータベクトルがそれぞれの性能不確実性を解決するために複数回サンプリングされるということである。本研究では,最適パラメータベクトルの空間位置と性能の両方が不確実である単一確率問題として同調問題を考慮する代替視点を共有した。この代替姿勢の直接的意味は,あらゆるパラメータベクトルが一度だけサンプリングされるということである。提案した手法では,最適パラメータベクトルの空間および性能不確実性を,メタ設計空間における候補パラメータベクトルの空間クラスタリングにより解決した。一連の数値実験において,16のテスト問題を考慮して,著者らは,著者らのアプローチ,有効逐次パラメータ最適化(Espo)が,F/Raceと逐次パラメータ最適化(SPO)の両方より優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動径基底関数 ,  ベクトル ,  不確実性 ,  同調 ,  アルゴリズム ,  *空間分布 ,  *パラメータ
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  パラメータ最適化 ,  数値実験 ,  空間クラスタリング ,  最適パラメータ ,  決定論 ,  設計空間 ,  最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 発見的アルゴリズム ,  応答曲面 ,  動径基底関数 ,  逐次パラメータ最適化 ,  粒子群最適化

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 制限 ,  予算 ,  パラメータ ,  空間分布 ,  統計的有意性