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アイテム
大規模データに基づく機会制約問題に対する機械学習と進化計算を用いた近似解法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218661
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2186618d0adf6d-3a50-40b0-9ceb-bfa210c10762
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO22070031.pdf (1.0 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-06-20 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 大規模データに基づく機会制約問題に対する機械学習と進化計算を用いた近似解法 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Approximate Method using Machine Learning and Evolutionary Algorithm for Large-Scale Data-Based Chance Constrained Problems | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 近畿大学情報学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Informatics, Kindai University | ||||||||
| 著者名 |
田川, 聖治
× 田川, 聖治
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，従来の確率論的な機会制約問題（CCP）を，大規模データに基づく決定論的な最適化問題に定式化する．決定論的 CCP では，指定された充足水準で制約条件を満たすか否かで，解の実行可能性を判定するだけでなく，与えられた全データを 2 クラスに分類する．次に，サポートベクトルマシン（SVM）と進化計算アルゴリズムを組合せた決定論的 CCP の近似解法を提案する．さらに，上記の用途に適した SVM の教師データの作成法として，主成分分析を利用した層化抽出法を紹介する．最後に，教師データの違いによる SVM の性能を評価した後，決定論的 CCP の例題により近似解法の有効性を検証する． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2022-BIO-70, 号 31, p. 1-6, 発行日 2022-06-20 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8590 | |||||||
| 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 | |||||||
