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J-GLOBAL ID:202002289129485311   整理番号:20A1340489

拡大ブラックボックス問題のための代理ベース大域最適化法:最近の進歩と今後の課題【JST・京大機械翻訳】

Surrogate-based Global Optimization Methods for Expensive Black-Box Problems: Recent Advances and Future Challenges
著者 (2件):
資料名:
巻: 2019  号: IRCE  ページ: 96-100  発行年: 2019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)
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複雑で未知の解析によって引き起こされる大きな計算負荷は,シミュレーションベースの最適化の使用を制限する。この課題を緩和するために,代理ベースの大域的最適化法は,高価なブラックボックス問題を扱う能力に対して人気を得ている。本論文は,工学応用と同様に,概念,方法,技術を強調して,実践者の展望から代理ベースのグローバル最適化(SBGO)で生じる基本的問題を調査した。関連する問題に関する簡潔な議論を提供するために,実験の設計,代理モデリング技術,インフィル基準および設計空間低減における最近の進展を検討した。今後の課題と研究も分析し,議論した。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】
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分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
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