最適化のための粗視化ニュートン法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2003-03-03
• タイトル: 最適化のための粗視化ニュートン法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Coarse - Graining Newton's Method for Optimization
• 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: 早稲田大学理工学部
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 早稲田大学理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Science and Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Data Corp.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Science and Engineering, Waseda University
• 著者名: 吉澤, 大樹; 坂野, 鋭; 橋本, 周司
• 著者名(英): Hiroki, Yoshizawa; Hitoshi, Sakano; Shuji, Hashimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文においては，まず，組合せ最適化問題に多く見られる地形構造を考慮して，ナップザック問題の探索空間の地形をモデル化する．次に，その地形を考慮した最適化のための新しい方法，粗視化ニュートン法を提案し，その有効性を実験的に示す．粗視化ニュートン法は，焼き鈍し法や遺伝的アルゴリズムといった従来の探索的手法が持つ冗長な確率動作を，統計的な処理に置き換えることにより，効率的な最適化を実現する．また，従来の探索的手法で困難であった収束速度の制御や，パラメータと動作の精度との関係の理解が可能である．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we model the landscapes of the search spaces of knapsack problems in consideration of the landscape structure which many combinatorial optimization problems have. Based on the model we propose the new method for optimization called a coarse-graining Newton's method, and show the validity experimentally. The coarse-graining Newton method realizes efficient optimization by replacing redundant probabilistic iteration with statistical one. The relation between parameters and accuracy is clear in the proposal method, and convergence speed can be controlled easily.
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2003, 号 20(2002-MPS-043), p. 21-24, 発行日 2003-03-03
• 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