期待値最適化のための実数値進化計算における単調増加変換に対する不変性に関する考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC12-2

グループ名: 【C】平成26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: 2014/09/03

タイトル(英語): On Strictly Monotonic Scaling Invariance in Real-coded Evolutionary Computation for Expectation Optimization

著者名: 益富 和之(東京工業大学),小野 功(東京工業大学)

著者名(英語): Kazuyuki Masutomi(Tokyo Institute of Technology),Isao Ono(Tokyo Institute of Technology)

要約(日本語): 実数値進化計算では，目的関数に単調増加関数を合成して，解の順位を保存したまま景観を変える単調増加変換に対して不変であることは重要であると考えられている．多くの実数値進化計算は，解の順位のみを利用するため，目的関数の単調増加変換を施しても，決定変数の意味での挙動が変化しない．本論文では，ノイズを有する関数の期待値最適化においては，観測値の単調増加変換によって最適解が変化する場合があることを示す．このような場合，単調増加変換に対する不変性は望ましくないと考えられる．また，解の順位に基づく実数値進化計算を期待値最適化に適用した場合，単に集団サイズを増加させただけでは，得られる解の精度が向上しない場合があることを実験的に示す．

PDFファイルサイズ: 905 Kバイト