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J-GLOBAL ID：202202232865882046   整理番号：22A0095471

動的コスト制約によるサブセット選択のためのパレート最適化【JST・京大機械翻訳】

Pareto optimization for subset selection with dynamic cost constraints

著者 (4件)： Roostapour Vahid (Optimisation and Logistics, School of Computer Science, The University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Neumann Aneta (Optimisation and Logistics, School of Computer Science, The University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Neumann Frank (Optimisation and Logistics, School of Computer Science, The University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Friedrich Tobias (Chair for Algorithm Engineering, Hasso Plattner Institute, University of Potsdam, Potsdam, Germany)
資料名： Artificial Intelligence  (Artificial Intelligence)
巻： 302  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0180C  ISSN： 0004-3702  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間にわたって変化する制約結合Bを持つ関数fに対する部分集合選択問題を考察した。サブモジュール最適化の領域内では,様々な欲張りアプローチが一般的に使用されている。動的環境に対して,これらの欲張り手法の適応変形は,それらの近似品質を維持することができないことを観察した。最近導入されたPOMCパレート最適化アプローチの検討により,このアルゴリズムは,各可能な制約結合b≦Bに対して,αfがfのサブモジュール性比であるφ=(αf/2)(1-1eαf)近似を効率的に計算することを示した。さらに,POMCはBが増加する場合,その解のセットを素早く適応できることを示した。ソーシャルネットワークにおける影響最大化に対する著者らの実験的研究は,一般化 greedy欲アルゴリズムに対するPOMCの利点を示した。また,EAMC,φ近似比を維持するための多項式期待時間保証を有する新しい進化アルゴリズム,および先進的多目的最適化アルゴリズムとして2つの異なる母集団サイズを持つNSGA-IIを考察し,最大カバレッジ問題の最適化における課題を実証した。著者らの経験的解析は,同じ数の評価の中で,POMCが線形制約の下でNSGA-IIと同様に良い性能を行うことができるが,EAMCはほとんどの場合,すべての考慮されたアルゴリズムよりも著しく悪いことを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  多項式 ,  最適化手法 ,  近似法 ,  線形性 ,  プロオピオメラノコルチン ,  性比
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  動的環境 ,  社会的ネットワーク ,  *Pareto最適化 ,  部分集合選択 ,  NSGA-II , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： サブセット選択 ,  サブモジュラ関数 ,  多目的最適化 ,  ランタイム解析

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  サブ ,  パレート最適化