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J-GLOBAL ID：201902290289790153   整理番号：19A1783673

生化学パラメータ推定対ベンチマーク関数:最適化性能と表現設計の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Biochemical parameter estimation vs. benchmark functions: A comparative study of optimization performance and representation design

著者 (15件)： Tangherloni Andrea (Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Tangherloni Andrea (University of Cambridge, Department of Haematology, Cambridge, UK) ,  Tangherloni Andrea (Wellcome Trust Sanger Institute, Wellcome Trust Genome Campus, Hinxton, UK) ,  Spolaor Simone (Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Cazzaniga Paolo (Department of Human and Social Sciences, University of Bergamo, Bergamo, Italy) ,  Cazzaniga Paolo (SYSBIO.IT Centre for Systems Biology, Milan, Italy) ,  Besozzi Daniela (Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Rundo Leonardo (Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Rundo Leonardo (Institute of Molecular Bioimaging and Physiology, Italian National Research Council, Cefalu (PA), Italy) ,  Rundo Leonardo (University of Cambridge, Department of Radiology, CB2 0QQ Cambridge, UK) ,  Rundo Leonardo (Cancer Research UK Cambridge Centre, Cambridge, UK) ,  Mauri Giancarlo (Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Mauri Giancarlo (SYSBIO.IT Centre for Systems Biology, Milan, Italy) ,  Nobile Marco S. (Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Nobile Marco S. (SYSBIO.IT Centre for Systems Biology, Milan, Italy)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 81  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 進化計算と温暖知能を含む計算知能法は,それらの個人間の協調的で競争的な相互作用を利用することにより,複雑な最適化問題に対する最適解を効率的かつ効果的に同定することができる。これらのメタ発見的手法の探索と開発能力は,一般的に,数値的グローバル最適化目的のために設計されたベンチマーク関数の良く知られたスーツを考慮することによって,典型的に評価される。しかしながら,それらの性能は,実世界最適化問題の場合に劇的に変化することができた。本論文では,システム生物学の分野における一般的な計算問題である生化学システムのパラメータ推定(PE)を考慮することにより,この問題を検討した。PE問題の解決における種々のメタ発見的手法の有効性を評価するために,ベンチマーク関数の集合と,次元数の増加による探索空間により特徴付けられる一連の合成生化学モデルを考慮して,それらの性能を比較した。著者らの結果は,ベンチマーク関数に関する他のメタ発見法を大幅に上回ることができるいくつかの最先端の最適化方法が,PE問題に適用されるとき,かなり劣った性能によって特徴付けられることを示した。また,これらの最適化手法の制限因子は,解の表現に関係することを示した。すなわち,実際に,単純な意味変換により,これらのアルゴリズムを競合的な代替案に変えることが可能である。赤血球における代謝経路のモデルのPEを実行することにより,この知見を裏付けた。全体として,本研究では,古典的ベンチマーク関数は,実世界最適化問題を解くことが困難なすべての特徴を完全に表現できないことを示した。これは特に生化学系のPEの場合である。また,ベンチマーク結果によって約束された性能を実際に得るために,適切な表現を選択するために最適化問題を注意深く解析しなければならないことを示した。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： 発見的方法 ,  アルゴリズム ,  相互作用 ,  *生化学 ,  *最適化 ,  人工知能 ,  有効性 ,  *ベンチマーク ,  *パラメータ推定 ,  代謝経路 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 探索空間 ,  大域的最適化 ,  最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ベンチマーク関数 ,  パラメータ推定 ,  生化学シミュレーション ,  システム生物学 ,  ファジィ論理 ,  自己同調アルゴリズム ,  表現

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 生化学 ,  パラメータ推定 ,  ベンチマーク ,  関数 ,  最適化 ,  表現 ,  設計 ,  研究