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J-GLOBAL ID：202002260486580536   整理番号：20A2274137

データ駆動アプリケーションにおける構成最適化のための遺伝的アルゴリズムの利用【JST・京大機械翻訳】

Using a Genetic Algorithm to Optimize Configurations in a Data-Driven Application

著者 (4件)： Sinha Urjoshi (Iowa State University, Ames, IA, USA) ,  Cashman Mikaela (Iowa State University, Ames, IA, USA) ,  Cashman Mikaela (Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Cohen Myra B. (Iowa State University, Ames, IA, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12420  ページ： 137-152  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： 高度に構成可能なソフトウェアシステムのユーザは,機能的結果の改善やシステム性能の向上などの特定の目的を最適化することをしばしば望んでいる。1つの方法は進化アルゴリズムを用いることである。しかしながら,今日多くのアプリケーションはデータ駆動であり,それらは複雑で変化する入力またはデータに依存することを意味する。したがって,探索は,すべての入力に対して実行(および再実行)を行う必要があり,重重量および潜在的非現実的プロセスの最適化を行う。本論文では,この課題を,データ駆動の高度に構成可能な科学的応用について探求した。3,000の配置と10,000の入力を含む網羅的なデータベースを構築し,著者らのオラクルとしてほぼ100百万の記録を導き,次に10,000の入力の各々で遺伝的アルゴリズムを個々に実行した。(1)遺伝的アルゴリズムが機能目的を改善するために構成を見つけることができるかどうか;(2)すべての入力データの上の最良の構成のパターンが出現するかどうか;(3)著者らは,著者らが結果を近似するためにサンプリングを使用することができる。元の(デフォルト)構成は,時間のわずか34%であり,一方,明確なパターンは,他の最良の構成のように見える。3000個の可能な構成のうち,112個の明確な配置のみが,少なくとも1万個の入力で少なくとも1回最適結果を達成し,より軽い重量最適化法の可能性を示唆した。入力データのサンプリングは,より低いコストで同様のパターンを見つけることを示した。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： *最適化 ,  データベース ,  *応用プログラム ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  オラクル ,  システム性能 ,  *データ駆動 ,  入力データ ,  ソフトウェアシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  データ駆動 ,  SSBSE

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ駆動 ,  アプリケーション ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム