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J-GLOBAL ID：202002227134224355   整理番号：20A0535024

Lipschitz定数に対する双対推定の実装による大域探索の加速【JST・京大機械翻訳】

Acceleration of Global Search by Implementing Dual Estimates for Lipschitz Constant

著者 (3件)： Strongin Roman (Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Barkalov Konstantin (Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Bevzuk Semen (Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod, Nizhny Novgorod, Russia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11974  ページ： 478-486  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文は,Lipschitz条件を満たすブラックボックス目的関数によるグローバル最適化問題を考察した。このクラスの問題に対する効率的アルゴリズムは,導入されるべきLipschitz定数の信頼できる推定を必要とする。目的関数の大域的および局所的性質の両方を考慮するために種々のアプローチが提案されている。特に,Lipschitz定数の局所推定を用いたアルゴリズムは,それらの可能性を示した。本論文で提示した新しいアプローチは,2つの推定値の同時使用に基づいている:1つは他のものより実質的に大きい。より大きな推定はグローバル収束を保証し,より小さいものはグローバル最適化を見つけるために必要な試行の総数を減少させる。多次元関数のランダムサンプルに関する数値実験の結果は,著者らによって提案されたアプローチの効率を実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 無作為抽出 ,  目的関数 ,  ブラックボックス ,  *アルゴリズム ,  多重極 ,  高次元 ,  推定量
準シソーラス用語： 数値実験 ,  大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： グローバル最適化 ,  多重極値問題 ,  Lipschitz定数推定

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 定数 ,  推定 ,  実装 ,  探索 ,  加速