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登録内容 (EID=318951)

EID=318951EID:318951, Map:0, LastModified:2022年5月5日(木) 21:11:46, Operator:[[ADMIN]], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[永田 裕一], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
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著者 (必須): 1. (英) (日) 益富 和之 (読)
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2.永田 裕一 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.情報工学講座])
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3. (英) (日) 小野 功 (読)
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題名 (必須): (英) A Novel Evolution Strategy for Noisy Function Optimization  (日) ノイズを有する関数最適化のための進化戦略   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) This paper proposes a novel evolution strategy for noisy function optimization. We consider minimization of the expectation of a continuous domain function with stochastic parameters. The proposed method is an extended variant of distance-weighted exponential evolution strategy (DX-NES), which is a state-of-the-art algorithm for deterministic function optimization. We name it DX-NES for uncertain environments (DX-NES-UE). DX-NES-UE estimates the objective function by a quadratic surrogate function. In order to make a balance between speed and accuracy, DX-NES-UE uses surrogate function values when the noise is strong; otherwise it uses observed objective function values. We conduct numerical experiments on 20-dimensional benchmark problems to compare the performance of DX-NES-UE and that of uncertainty handling covariance matrix adaptation evolution strategy (UH-CMA-ES). UH-CMA-ES is one of the most promising methods for noisy function optimization. Benchmark problems include a multimodal function, ill-scaled functions and a non-C<SUP>2</SUP> function with additive noise and decision variable perturbation (sometime called actuator noise). The experiments show that DX-NES-UE requires about 1/100 times as many observations as UH-CMA-ES does on well-scaled functions. The performance difference is greater on ill-scaled functions.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) DX-NES (日) (読) [継承]
2. (英) UH-CMA-ES (日) (読) [継承]
3. (英) noisy function optimization (日) (読) [継承]
4. (英) surrogate function (日) (読) [継承]
5. (英) stochastic descent (日) (読) [継承]
6. (英) additive noise (日) (読) [継承]
7. (英) decision variable perturbation (日) (読) [継承]
発行所 (推奨): (英) The Japanese Society for Evolutionary Computation (日) 進化計算学会 (読) [継承]
誌名 (必須): 進化計算学会論文誌 (進化計算学会)
(eISSN: 2185-7385)

ISSN (任意): 2185-7385
ISSN: 2185-7385 (eISSN: 2185-7385)
Title: 進化計算学会論文誌
Supplier: 進化計算学会
 (J-STAGE (No Scopus information.)
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(必須): 6 [継承]
(必須): 1 [継承]
(必須): 1 12 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2015年 4月 28日 (平成 27年 4月 28日) [継承]
URL (任意): https://ci.nii.ac.jp/naid/130005068740/ [継承]
DOI (任意): 10.11394/tjpnsec.6.1    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
CRID (任意): 1390282680341421184 [継承]
NAID : 130005068740 [継承]
WOS (任意):
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指導教員 (推奨):
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標準的な表示

和文冊子 ● 益富 和之, 永田 裕一, 小野 功 : ノイズを有する関数最適化のための進化戦略, 進化計算学会論文誌, Vol.6, No.1, 1-12, 2015年.
欧文冊子 ● 益富 和之, Yuichi Nagata and 小野 功 : A Novel Evolution Strategy for Noisy Function Optimization, Transaction of the Japanese Society for Evolutionary Computation, Vol.6, No.1, 1-12, 2015.

関連情報

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