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J-GLOBAL ID：202002236037442454   整理番号：20A2038231

異種ネットワークにおけるスケジューリングのための階層的文法誘導遺伝的プログラミング技術【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Grammar-Guided Genetic Programming Techniques for Scheduling in Heterogeneous Networks

著者 (6件)： Saber Takfarinas (University College Dublin,School of Computer Science,Ireland) ,  Lynch David (University College Dublin,Natural Computing Research and Applications Group, School of Business,Ireland) ,  Fagan David (Bell Laboratories, Nokia,Dublin,Ireland) ,  Kucera Stepan (Bell Laboratories, Nokia,Dublin,Ireland) ,  Claussen Holger (Bell Laboratories, Nokia,Dublin,Ireland) ,  O’Neill Michael (University College Dublin,Natural Computing Research and Applications Group, School of Business,Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CEC  ページ： 1-8  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： 大規模不均一通信ネットワークのための効率的伝送スケジューラを作成する際に,Grammar-誘導遺伝的プログラミングは既に人間を凌駕している。著者らは以前に,正準Grammar誘導遺伝的プログラミングアプローチよりも著しく良好な結果を達成するマルチレベル文法アプローチを提案した。最初に,適切な構造を発見するために,制限された‘小さい小文法を利用した。この初期位相後に完全文法を採用した。したがって,進化は,よく構造化されたモデルを微調整することによって,最大性能に焦点を合わせることができる。本研究では,上位レベルで完全文法とともに,低レベルでユニークな小文法の代わりに多重小文法を採用することにより,階層的手法の使用を提案した。同じ計算予算を維持しながら,複数の小さな文法を使用するために,(i)世代の数を減らすか,または(ii)小さな文法の各進化のために個体群のサイズを縮小する。本研究では,世代戦略の数の分割を用いた階層的文法アプローチが,マルチレベルアプローチよりも著しく良い結果を達成するが,最良の性能を達成するためには,小さな文法の理想的な数を定義する必要があることを確認した。また,母集団サイズ戦略の分割を用いた階層的文法アプローチが,マルチレベルアプローチよりも著しく良好な結果を達成することを示した。しかしながら,個体群サイズ戦略の分割は,小文法の数にそれほど敏感でない。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： *スケジューリング ,  通信網 ,  *文法 ,  多重化 ,  位相 ,  個体群 ,  母集団 ,  遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： マルチレベル ,  スケジューラ ,  *異種混合ネットワーク , 【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 (5件)： 異種ネットワーク ,  スケジューリング ,  文法 ,  誘導 ,  遺伝的プログラミング