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J-GLOBAL ID：202002211665188979   整理番号：20A2279610

バイアス積分二次制約を用いた凸最適化問題のためのロバスト勾配法の設計【JST・京大機械翻訳】

Design of Robust Gradient Method for Convex Optimization Problem using Biased Integral Quadratic Constraints

著者 (6件)： Sawant M. (Veermata Jijabai Technological Institute,Electrical Engineering Department,Mumbai,INDIA,400019) ,  Moyalan J. (Veermata Jijabai Technological Institute,Electrical Engineering Department,Mumbai,INDIA,400019) ,  Sutavani S. (Veermata Jijabai Technological Institute,Electrical Engineering Department,Mumbai,INDIA,400019) ,  Sonam K. (Veermata Jijabai Technological Institute,Electrical Engineering Department,Mumbai,INDIA,400019) ,  Pasumarthy R. (Indian Institute of Technology Madras,Electrical Engineering Department,Chennai,INDIA,600036) ,  Wagh S. (Veermata Jijabai Technological Institute,Electrical Engineering Department,Mumbai,INDIA,400019)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ECC  ページ： 368-373  発行年： 2020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： 勾配ベースの方法は,それらの単純性と信頼性のために凸最適化問題のために最も広く使われているアルゴリズムである。勾配法に基づく応用は,適切なステップサイズを有する外部因子(ノイズ,精度誤差など)の不在でよく働く。不確実性の存在下では,勾配法の短所は,収束時間の増加または雑音レベルおよびステップサイズに依存する収束の失敗でさえ,厳しい事例で明らかになる。本論文は,不確実性の存在下で勾配法から最適性能を達成する問題に対処することを試みた。本論文では,勾配降下アルゴリズムの事例研究を行った。勾配ベース凸最適化法のロバスト収束を動的システムフレームワークにおける等価安定化問題に変換した。本論文は,動的システムのロバスト解析に一般に使用されるバイアス積分二次制約(BIQC)フレームワークを採用することによって,最適化アルゴリズムの新しい特性評価を提案した。このアプローチを用いて,不確実性の存在下でも平衡点に向けてロバスト収束を保証するステップサイズの上限の動的計算を行うためのアルゴリズム手順を考案した。Copyright 2020 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 ,  雑音 ,  *傾斜法 ,  信頼性 ,  不確実性 ,  最適化手法 ,  動的系 ,  雑音指数 ,  事例研究 ,  バイアス ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 平衡点 ,  ステップサイズ ,  *凸最適化 ,  *凸最適化問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： バイアス ,  積分 ,  制約 ,  凸最適化問題 ,  ロバスト ,  勾配法 ,  設計