重み付き層化抽出法と差分進化によるビッグデータに基づく機会制約問題の解法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TSI19005

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 分野横断型新システム創成研究会

発行日: 2019/12/07

タイトル(英語): Weighted Stratified Sampling and Differential Evolution for Chance Constrained Problems based on Big Data

著者名: 田川 聖治(近畿大学)

著者名(英語): Kiyoharu Tagawa(Kindai University)

キーワード: ビッグデータ|サンプリング|機会制約問題|最適化手法|差分進化|進化計算|big data|sampling|chance constrained problem|optimization method|differential evolution|evolutionary computation

要約(日本語): 現実的な機会制約問題では、不確実性を規定する確率空間は未知である。このため、機会制約問題の定式化において、確率空間を正規分布のような確率モデルで与えると、モデル化誤差の影響が懸念される。本稿では，従来の確率モデルに代えて、ビッグデータのような大規模データにより確率空間を与えて機会制約問題を定式化するとともに、独自のデータ削減法である「重み付き層化抽出法」と差分進化を組合せた解法を提案する。

要約(英語): Chance Constrained Problem (CCP) is formulated by using big data. Exactly, the probability space of CCP is given by big data instead of conventional probability model. For solving the CCP based on big data efficiently, a new data reduction method called Weighted Stratified Sampling is used with Differential Evolution.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 892 Kバイト