ランダム探索法と局所最適化法を用いた大域的最適化問題の解法について

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1990-09-28
• タイトル: ランダム探索法と局所最適化法を用いた大域的最適化問題の解法について
• タイトル / 言語: en
• タイトル: On a Method for Global Optimization Problems by Using a Random Search Method and a Local Optimization Method.
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 北海道教育大学函館分校総合科学教室
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Integrated Arts and Sciences Laboratory, Hakodate College, Hokkaido University of Education
• 著者名: 金光, 秀雄
• 著者名(英): Hideo, Kanemitsu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 非線形多変数関数の最適化問題において、その局所最適解を求めるための効果的な最適化手法は数多く提案されている。しかしながら、目的関数が多峰性の場合にその大域的最適解を求めるような大域的最適化問題に対する効果的な手法は現在のところないようである。本報告では、このような大域的最適化問題を解くための手法として、ランダム探索法と局所最適化法を組み合わせた手法を紹介する。また、本手法の中で特徴的な「局所最適解と同一の峰上にある候補点を除去するための手法」について詳しく述べ、その収束性について考察する。6変数までの問題に対して本手法を適用した結果から、本手法が大域的最適化問題に対して有効であることを確かめた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a method for finding the optimum of global optimization problems so that the objective function has nonlinear multi-modal peaks on rectangular domains with several variables. This method uses a local optimization method. In addition, a random sampling method which picks up initial candidacy of points and a method which removes the candidacy points on the identical modal peak with the current optimum, are used for giving the effective initial point to the local optimization method. Convergence properties of this method are discussed. In numerical examples of functions with up to six variables, it is shown that this method works effectively.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN1009593X
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告アルゴリズム（AL）; 巻 1990, 号 79(1990-AL-017), p. 69-78, 発行日 1990-09-28
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会