タカハマ セツコ
TAKAHAMA Setsuko 高濱 節子 所属 広島修道大学 商学部 職種 教授 |
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言語種別 | 日本語 |
発行・発表の年月 | 2013/06 |
形態種別 | 学術論文 |
査読 | 査読有り |
標題 | <国際学会査読付き論文>Efficient Constrained Optimization by the ε Constrained Differential Evolution with Rough Approximation Using Kernel Regression |
執筆形態 | 共著 |
掲載誌名 | Proceedings of 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation |
掲載区分 | 国外 |
出版社・発行元 | IEEE |
巻・号・頁 | 1,1334-1341頁 |
頁数 | 8 |
担当範囲 | 共同研究につき本人担当部分の抽出不可能 |
著者・共著者 | 高濱徹行,阪井節子 |
概要 | 先行研究では,制約なし最適化問題において関数評価回数を削減するためにモデル作成において学習プロセスを要さない低精度近似モデルを利用することを提案してきている.低精度近似モデルでは,目的関数の真値と近似値の誤差は小さくないが,2点の関数値の大小関係については,かなりの精度で推定することが可能である.この性質を利用し,近似値によって2点間の大小関係が判定できる場合には,目的関数の評価を省略する低精度近似モデルを用いた比較推定法を提案してきている. 本研究では,制約付き最適化問題に対して比較推定法を利用することを提案し,ε制約法とカーネル回帰を利用した比較推定法を結合した"εDEkr"を提案した.εDEkrは非常に少ない関数評価回数で高品質の解を探索できる非常に効率的な制約付き最適化手法である.εDEkrが非常に少ない関数評価回数で安定的に最適解の近似解を発見できることを,よく知られた非線形制約付き最適化問題を解くことによって示すとともに,他手法との比較によってその有効性を示した. |
DOI | 10.1109/CEC.2013.6557719 |