文献

J-GLOBAL ID：201802245983944287   整理番号：18A1647055

大きなパラメータに富む最適化問題のための事後合意【JST・京大機械翻訳】

Posterior agreement for large parameter-rich optimization problems

著者 (4件)： Buhmann Joachim M. (ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Dumazert Julien (ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Gronskiy Alexey (ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland) ,  Szpankowski Wojciech (Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA)
資料名： Theoretical Computer Science  (Theoretical Computer Science)
巻： 745  ページ： 1-22  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0022A  ISSN： 0304-3975  CODEN： TCSDIQ  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： ほとんどの実世界組合せ最適化問題は,入力データにおける雑音により影響され,その結果,大きな不規則粒子系,例えばスピングラスまたはランダムネットワークのような高雑音限界で動作する。入力における不確実性のために,そのような不規則な事例の最適化は,雑音のある入力インスタンスにおいて条件付けられた解の安定した事後分布を推論するべきである。最大エントロピー原理は,雑音影響を与える最も安定な分布がGibbs分布によって定義され,それが自由エネルギーによって特徴付けられることを示した。本論文では,最初に,2つの組合せ最適化問題,すなわちスパース最小二乗問題(SMBP)およびLawlerの二次割当問題(LQAP)に対する自由エネルギーを計算するための困難な問題の厳密な漸近性を提供した。両方の問題がDerridaのランダムエネルギーモデル(REM)の不連続挙動に等価な相転移を示すことを証明した。さらに,導出された自由エネルギー漸近は,コスト関数が入力におけるランダム性により変動するとき,Gibbs分布の安定性を測定するGibbs後方一致の最近導入された概念の理論的正当化をもたらす。この比較的新しい安定性概念は,大きなクラスの最適化問題に対するロバスト解を選択する新しい方法を提供する可能性がある。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： 組合せ最適化問題 ,  最小二乗法 ,  不確実性 ,  自由エネルギー ,  スピンガラス ,  *パラメータ ,  *最適化問題 ,  雑音 ,  *最適化 ,  ロバスト性 ,  費用関数 ,  相転移 ,  不連続性
準シソーラス用語： 事後分布 ,  ランダムネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 自由エネルギー ,  不確実な最適化 ,  Gibbs分布 ,  ランダムエネルギーモデル ,  分配関数漸近 ,  最小二分 ,  二次割当 ,  情報基準

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： パラメータ ,  最適化問題 ,  合意