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J-GLOBAL ID：201902260953824766   整理番号：19A0898715

ロバスト解を探索するときの新しいサンプリング戦略【JST・京大機械翻訳】

New Sampling Strategies When Searching for Robust Solutions

著者 (3件)： Fei Xin (Warwick Business School, University of Warwick, Coventry, U.K.) ,  Branke Jurgen (Warwick Business School, University of Warwick, Coventry, U.K.) ,  Gulpinar Nalan (Warwick Business School, University of Warwick, Coventry, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Evolutionary Computation  (IEEE Transactions on Evolutionary Computation)
巻： 23  号： 2  ページ： 273-287  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0968A  ISSN： 1089-778X  CODEN： ITEVF5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 多くの実世界最適化問題は不確実性を含み,このような状況において,可能な将来シナリオを十分に実行するロバスト解を同定することが望ましい。本論文では,製造におけるような入力不確実性に焦点を当てたが,実際の製造製品は特定の設計とは異なるが,まだ十分機能していなければならない。このような場合における解の期待される適合性を推定することは,特に適合性関数が評価に対して高価であり,その解析形式が未知である場合には困難である。一つのオプションは多くのシナリオにわたって平均するが,これは計算的に高価である。アーカイブサンプル近似法は,アーカイブに保存された以前の評価を再利用することにより,適合性評価の必要な数を削減する。この方法の応用における主な課題は,各世代で引き出された追加サンプルの位置を決定し,アーカイブにおける情報を豊かにし,推定誤差を低減することにある。本論文では,推定誤差に関する潜在的サンプル位置の可能な利益を近似するために,Wasserstein距離計量を用いて,この計量に基づく新しいサンプリング戦略を提案した。以前の研究とは対照的に,個々に個別に検査するよりも,全体の個体群に対する試料の寄与を考慮した。これにより,各世代で収集されるサンプル数を動的に調整できる。いくつかの以前に提案されたアーカイブベースのサンプル近似法との経験的比較により,このアプローチの優位性を実証した。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： 適応性 ,  近似法 ,  不確実性 ,  最適化問題 ,  再利用 ,  個体群 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  適合性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロバスト ,  解 ,  探索 ,  サンプリング ,  戦略