非明示機会制約付きブラックボックス関数最適化のための自然進化戦略

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC14165

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2014/12/06

タイトル(英語): A Natural Evolution Strategy for Implicit Chance-Constrained Black-box Function 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): Masutomi Kazuyuki(Tokyo Institute of Technology),Ono Isao(Tokyo Institute of Technology)

キーワード: 機会制約|ノイズ付き関数最適化|ブラックボックス関数最適化|自然進化戦略|非明示制約|chance constraints|noisy function optimization|black-box function optimization|natural evolution strategies|implicit constraints

要約(日本語): 本論文では，非明示機会制約付きブラックボックス関数最適化のための自然進化戦略を提案する．本最適化問題への接近においては，Masutomiらの実数値GAが良好な性能を示している．しかし，Masutomiらの実数値GAは，観測数の観点から優れるが，時間・空間計算量の点で問題をもつ．そこで，Masutomiらの実数値GAの問題点を克服した手法を提案し，実験によりその有効性を確認する．

要約(英語): This paper presents an evolution strategy for implicit chance-constrained black-box function optimization (ICBFO). In approaches to ICBFO, a real-coded GA proposed by Masutomi et al. has shown good performance in terms of the number of observations. However, it has problems in terms of the time and space complexity. In this paper, we propose a new method to overcome the problems and investigate its effectiveness through experiments.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,322 Kバイト