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J-GLOBAL ID：202002234393171263   整理番号：20A1507451

実製品設計の適合性評価のための正確な固有値を計算するためのニューラルネットワーク支援【JST・京大機械翻訳】

Neural-network assistance to calculate precise eigenvalue for fitness evaluation of real product design

著者 (7件)： Tsunoda Yukito (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Notsu Takahiro (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Sakai Yasufumi (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Hamada Naoki (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Mori Toshihiko (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Ishihara Teruo (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan) ,  Inoue Atsuki (Fujitsu Laboratories Ltd., Kawasaki, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’19  ページ： 405-406  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： 設計実製品における遺伝的アルゴリズム(GA)を適用するとき,適応度関数の計算コストを減らすことは,主要な課題の1つである。ある場合には,特定の固有値を計算する計算コストが支配的な因子であり,低減する必要がある。著者らは,この計算コストを削減できる「ニューラルネットワーク(NN)支援」を有するGAの使用を提案した。このGAにより,NN支援は近似固有値を推論する。次に,正確な固有値を得るために収束計算を開始するとき,これらの近似固有値を用いた。この方法は,実製品の適応度関数のいくつかの計算コストの低減に有効である。さらに,正確な固有値が収束計算によって得られるので,固有値の精度は保持される。事例研究の結果は,この方法を用いたGAが,等価解品質を維持しながら,適応度計算において3xスピードアップを達成することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *固有値 ,  最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  近似法 ,  事例研究 ,  高速化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *製品設計
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  適応度 ,  計算コスト ,  適合性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  実世界最適化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  構造力学一般  (HD01000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 製品設計 ,  適合性評価 ,  固有値 ,  計算 ,  ニューラルネットワーク ,  支援