ランダムなサイズの直交計画近傍を用いた大局的最適解探索法

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2003-05-15
• タイトル: ランダムなサイズの直交計画近傍を用いた大局的最適解探索法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Global Optimization Using Orthogonal Design Neighborhood of Random Size
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: オリジナル論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 三菱電機株式会社情報技術総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation
• 著者名: 田中, 秀俊
• 著者名(英): Hidetoshi, Tanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 直交計画に基づいて近傍点集合を作成し，その近傍点集合から各変数の改善方向を推定してその方向に探索を行う，反復改善型の最適解探索法Orthogonal Design Local Search （ODLS ）に，大局的最適化法の代表であるシミュレーテッドアニーリングの特徴を導入して，大局的に最適解を探索できるようにした．近傍点集合までの距離をランダムにとること，その距離を基準にして勾配方向への二分探索を行うこと，二分探索時には関数値を乱数化して解の悪化を許容することの3 点について，それぞれの効果を数値実験を通じて検証した．その結果，ランダムな距離と二分探索とを導入した場合の有効性を示すことができた．シミュレーテッドアニーリングと比較したところ，変数の数が多く，変数間の相互作用が小さい問題について，同一評価回数という条件下で，平均的に良い近似解が得られることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Orthogonal Design Local Search (ODLS) solves optimization problems by iteratively estimating improving direction per variable from neighborhood points which are selected according to the orthogonal design of experiment. Features of Simulated Annealing (SA) are introduced to ODLS to solve multi-optima problems: the set of neighborhood points at random distances, binary search, and artificial random perturbation of the objective function. Numerical experiments clarified that the random distances plus the binary search are so effective that ODLS outperforms SA in average when the functions have the large number of variables.
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 44, 号 SIG07(TOM8), p. 35-42, 発行日 2003-05-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会