論文の概要: Novelty search employed into the development of cancer treatment
simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11624v1
- Date: Sat, 21 Mar 2020 10:40:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 12:57:36.280069
- Title: Novelty search employed into the development of cancer treatment
simulations
- Title（参考訳）: がん治療シミュレーションの開発にむけての新規探索
- Authors: Michail-Antisthenis Tsompanas, Larry Bull, Andrew Adamatzky, Igor
Balaz
- Abstract要約: 新規検索のようなオープンエンド検索手法はこの問題に対処するために提案されている。
目的を見下ろしながら、新しい解の発見に圧力をかけると、実用的な問題においてより良い解が生まれる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conventional optimization methodologies may be hindered when the automated
search is stuck into local optima because of a deceptive objective function
landscape. Consequently, open ended search methodologies, such as novelty
search, have been proposed to tackle this issue. Overlooking the objective,
while putting pressure into discovering novel solutions may lead to better
solutions in practical problems. Novelty search was employed here to optimize
the simulated design of a targeted drug delivery system for tumor treatment
under the PhysiCell simulator. A hybrid objective equation was used containing
both the actual objective of an effective tumour treatment and the novelty
measure of the possible solutions. Different weights of the two components of
the hybrid equation were investigated to unveil the significance of each one.
- Abstract（参考訳）: 従来の最適化手法は, 視覚的対象関数のランドスケープのため, 自動探索が局所最適に留まっている場合に妨げられる可能性がある。
その結果,この課題に対処するために,新規検索などのオープンエンド検索手法が提案されている。
目的を見渡す一方で、新しい解決策の発見にプレッシャーをかけることは、実用的な問題においてより良い解決策につながる可能性がある。
腫瘍治療を目的とした薬物デリバリーシステムのシミュレーション設計をPhysicalCellシミュレーターで最適化するために,新規検索を用いた。
有効な腫瘍治療の実際の目的と、可能な解の新規性尺度の両方を含むハイブリッド客観的方程式を用いた。
ハイブリッド方程式の2成分の異なる重みについて検討し, それぞれの重要性を明らかにした。
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