微分フリーRiemann最適化のためのリトラクションに基づく直接探索法【JST・京大機械翻訳】

Kungurtsev Vyacheslav; Rinaldi Francesco; Zeffiro Damiano

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213160270215 整理番号：22P0293664

微分フリーRiemann最適化のためのリトラクションに基づく直接探索法【JST・京大機械翻訳】

Retraction based Direct Search Methods for Derivative Free Riemannian Optimization

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

直接探索法は,ブラックボックス最適化問題を解くためのロバストで信頼できるクラスのアルゴリズムを表す。本論文では,Riemann最適化に対するこれらの戦略の適用を検討し,そこでは最小化が多様体上に存在する変数に関して実行される。より具体的には,著者らは,直接探索の古典的および線探索外挿変異体を考察し,そして,収縮の利用によって,平滑および非平滑関数の両方の最小化のために,調整した戦略を考案した。そのようなように,文献で初めて,(サブ)導関数へのアクセスなしにRiemann多様体上の非平滑目的を最小化するための一種の後退ベースアルゴリズムを解析した。収束保証とともに,問題の標準集合に関する一連の数値性能説明を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 電力系統一般

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