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J-GLOBAL ID：201902262829495319   整理番号：19A1586123

オフラインハイパーヒューリスティック学習のための発見的部分列の解析【JST・京大機械翻訳】

An analysis of heuristic subsequences for offline hyper-heuristic learning

著者 (2件)： Yates W. B. (College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, University of Exeter, Exeter, UK) ,  Keedwell E. C. (College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, University of Exeter, Exeter, UK)
資料名： Journal of Heuristics  (Journal of Heuristics)
巻： 25  号： 3  ページ： 399-430  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0989A  ISSN： 1381-1231  CODEN： JOHEFD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 選択ハイパーヒューリスティックを用いて,ベンチマーク問題の良く知られた集合の目的関数を最小化した。結果としての低レベル発見的選択と目的関数値のシーケンスを用いて,発見的選択のデータベースを生成した。データベースにおけるシーケンスは,系列に分解され,対数リターンの数学的概念を用いて,目的値を減少させる傾向のある「効果的」と,目的値を増加させる傾向のある「破壊的」の間の識別を行った。次に,これらの配列を配列決定ベースのハイパー発見的に採用し,ベンチマーク問題の非見られた集合について評価した。経験的結果により,「効果的な」subsequencesは,99%の信頼性を有する多数の問題領域を横切る「破壊的」なものよりも著しく優れていることを実証した。多くの問題または問題領域にわたって有効であることを示すことができる発見的選択の順序の同定は,将来のシーケンスに基づくハイパーヒューリスティックスの設計のために重要な意味を持つことができた。Copyright 2019 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対数 ,  ベンチマーク ,  信頼性 ,  データベース ,  *学習 ,  目的関数
準シソーラス用語： *オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 機械学習 ,  ハイパーヒューリスティックス ,  オフライン学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  発見 ,  解析