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J-GLOBAL ID：201902216641556006   整理番号：19A2341306

適応減衰メリットスコア(ADMS)を用いた適応パラメータ最適化へのモデルフリーアプローチ:予備的研究【JST・京大機械翻訳】

Model Free Approach to Adaptive Parameters Optimisation using Adaptive Decaying Merit Score (ADMS): A Preliminary Study

著者 (2件)： Wong WK (Curtin University Malaysia, CDT 250, Miri, Sarawak, Malaysia) ,  Ali Chekima (Faculty of Engineering, Sabah, Universiti Malaysia Sabah, K.Kinabalu, Sabah, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSCC  ページ： 1-6  発行年： 2019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： 適応パラメータ制御は,任意の最適化アルゴリズムの効率を向上させるための証明された方法であり,様々なベンチマーク問題に関して普遍的に証明されている。本研究報告では,最適化パラメータの適応制御の普遍的モデルフリー法を提案した。本研究の目的は,最適化アルゴリズムの任意のモデルに用いることができる方法を調べることである。提案した方法は,個々のエージェントの性能について見られる改善のためにポイントが報酬されるスコアシステムを利用し,一方,非改善はスコア崩壊を経験する。提案した方法を,2つのタイプの一般的最適化アルゴリズム,Truncated Le ∨y飛行および微分進化(DE)に関してテストした。この適応パラメータ戦略は,単に探索エージェントの性能に基づいており,したがってアルゴリズム固有(モデルフリー)ではない。予備的研究として,本報告は,CEC2014ベンチマークテストセットを用いて,より低い次元問題(D=10)に焦点を当てた。結果は,それがDEに関してよく機能することを示した。しかし,それらの静的パラメータ対応物と比較するとき,Levy飛行のために中間の結果を与えた。これは,性能がアルゴリズムタイプを通して変化することを示したが,提案した方法の適応可能性を検証した。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *予備調査 ,  適応制御 ,  ベンチマーク ,  飛翔 ,  *モデル ,  適応性 ,  エージェント ,  *最適化
準シソーラス用語： 微分進化 ,  *スコア ,  最適アルゴリズム ,  *パラメータ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  減衰 ,  メリット ,  スコア ,  パラメータ最適化 ,  予備的研究