正則化インポータンスサンプリングによる統計的進化計算の改良

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC13-7

グループ名: 【C】平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/02

タイトル(英語): Regularized Importance Sampling for Statistical Evolutionary Algorithms

著者名: 比護 貴之(電力中央研究所)

著者名(英語): takayuki higo(Central Research Institute of Electric Power Industry)

キーワード: 分布推定アルゴリズム|クロスエントロピー法|進化計算進化計算|estimation of distribution algorithms|cross entropy method|evolutionary algorithms

要約(日本語): 統計手法を導入した進化計算が注目されており、代表例にUMDA(Univariate Marginal Distribution Algorithm)がある。UMDAに対してIS(Importance Sampling)を導入すると、理論的に見通しの良いアルゴリズムが得られる。しかし、IS導入には最適化性能が低下する問題がある。この問題に対し、本研究ではISの正則化を提案する。ISの問題点としてIS推定量の揺らぎが考えられ、正則化はこの揺らぎを抑える効果がある。数値実験を通して、正則化ISがUMDAの最適化性能を改善することを示す。

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