文献

J-GLOBAL ID：202202214810512184   整理番号：22A0450549

ボックス制約付きシミュレーションベース最適化のためのデータ駆動空間分枝限定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Data-driven spatial branch-and-bound algorithms for box-constrained simulation-based optimization

著者 (2件)： Zhai Jianyuan (School of Chemical and Biomolecular Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Boukouvala Fani (School of Chemical and Biomolecular Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： Journal of Global Optimization  (Journal of Global Optimization)
巻： 82  号： 1  ページ： 21-50  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2010A  ISSN： 0925-5001  CODEN： JGOPEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 定量的解析と意思決定における複雑な計算機シミュレーションを使用する能力は,計算能力と第一原理知識進展と同じ速度で,科学と工学において非常に望まれる。シミュレーションモデルの複雑さにより,方程式ベース最適化ソルバの直接埋込みは,非現実的であり,データ駆動最適化技法がしばしば必要である。本研究では,一貫性のある大域的収束解を狙って,ボックス制約を持つシミュレーションベースの最適化問題のための新しいデータ駆動空間分岐および結合アルゴリズムを提案した。本論文の主な貢献は,空間分岐および結合アルゴリズムの中で採用される,データおよび代理関数の概念データ駆動凸推定器の導入である。アルゴリズムを説明例によって例示して,次に,ベンチマーク問題の大きな集合に関する計算実験によって広範囲に研究した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  *シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  意思決定 ,  最適化問題 ,  定量的分析 ,  ブラックボックス ,  *分枝限定法 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  ソルバ ,  *データ駆動 ,  *シミュレーション最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ブラックボックス最適化 ,  シミュレーション最適化 ,  分枝限定 ,  グローバル最適化 ,  凸推定子

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ボックス ,  制約 ,  シミュレーションベース最適化 ,  データ駆動 ,  分枝限定アルゴリズム