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J-GLOBAL ID：201902264315145935   整理番号：19A2820754

二値微分進化の作用原理【JST・京大機械翻訳】

Working principles of binary differential evolution

著者 (2件)： Doerr Benjamin (Laboratoire d’Informatique (LIX), CNRS, Ecole Polytechnique, Institute Polytechnique de Paris, Palaiseau, France) ,  Zheng Weijie (Shenzhen Key Laboratory of Computational Intelligence, University Key Laboratory of Evolving Intelligent Systems of Guangdong Province, Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen 518055, China)
資料名： Theoretical Computer Science  (Theoretical Computer Science)
巻： 801  ページ： 110-142  発行年： 2020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： 連続最適化のための非常に成功した古典的微分進化(DE)から,GongとTUSON(2007)により導出された二値決定変数に対する最適化発見である二値微分進化(BDE)の動作原理の最初の基本的解析を行った。多くの他の最適化パラダイムと異なり,中立ビット値が長時間にわたり1/2に近い確率でサンプリングされるという意味で安定であることを示した。これは一般的に望ましい特性であるが,目的関数に及ぼす小さな影響を持つ決定変数に対する最適化を見出すことを困難にする。これは,OneMaxのような単純な対称関数を最適化するとき,次元における最適化時間指数をもたらすことができる。陽性側では,BDEは最も重要な決定変数を迅速に検出し,最適化する。例えば,支配的ビットは,母集団サイズにおいて時間対数の最適値に収束する。これにより,最も重要なビットを非常に高速に最適化することができる。全体として,著者らの結果は,BDEが古典的進化的アルゴリズムまたは推定分布アルゴリズム(EDA)と著しく異なる特性を有する興味深い最適化パラダイムであることを示した。技術的側面において,BDEの実行を記述するランダム実験における強い確率的依存性が,他の進化アルゴリズムの解析に成功裏に使用された数学的硬直によるすべての望ましい結果を証明することを妨げることを観察した。統計物理学における平均場アプローチに触発されて,著者らは,BDEのより独立した変種を提案し,BDEと実験的に類似性を示し,独立したバリアントに対してのみ,いくつかの記述を証明した。このような半厳密アプローチは,純粋な数学的方法がこれまで失敗した進化計算における他の問題に対して興味深い可能性がある。Copyright 2019 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： 対数 ,  走行時間 ,  進化的計算 ,  対称性 ,  目的関数 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  類似性
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  最適値 ,  決定変数 ,  連続最適化 ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 微分進化 ,  走行時間解析 ,  進化コンピューティングの作業原理

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算理論  (JB02000A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二値 ,  微分進化 ,  原理