{"product_id":"ieej-ct12gs11007","title":"CMA-ESの要素を取り入れたパラメータ自動調節Differential Evolution","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eGS11-7\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2012\/09\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Self-Adaptive Differential Evolution with the CMA-ES\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e栗林 拓也(千葉工業大学),山口 智(千葉工業大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakuya Kuribayashi(Chiba Institute of Technology),Satoshi Yamaguchi(Chiba Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e進化計算|Differential Evolution|関数最適化|制御変数|CMA-ES|evolutionary computation|Differential Evolution|function optimization|control parameters|CMA-ES\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eDifferential Evolution(DE)は進化戦略に基づいたアルゴリズムで、解集団を用いた多点探索型の直接探索法である。DEの問題点として探索性能がパラメータに敏感で、パラメータの調節が難しいことが挙げられる。本研究では、Kullback Leibler情報量を用いたパラメータ自動調節手法を提案する。この手法によるパラメータ自動調節は、試行錯誤的に最適なパラメータを設定した場合に比べ、評価回数が増大する欠点がある。そこで、進化戦略の一種であるCMA-ESの要素を取り入れることで、評価回数の削減を行う手法も提案する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e2,906 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46406532333807,"sku":"IEEJ-CT12GS11007-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_f583b751-6955-471a-9a2a-4f74d0087dbd.png?v=1745141779","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-ct12gs11007","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}