論文の概要: Genetic Bi-objective Optimization Approach to Habitability Score

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05494v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 07:42:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 05:39:13.947578
• Title: Genetic Bi-objective Optimization Approach to Habitability Score
• Title（参考訳）: 遺伝的二目的最適化によるハビタビリティスコア
• Authors: Sriram Krishna, Niharika Pentapati
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズムは、Cobb-Douglas Habitability Scoreを用いて、可能な限りの居住可能性スコアを評価するために用いられる。 Cobb-Douglas Habitability Function は双対象として定式化され、単目的最適化問題である。
• 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: The search for life outside the Solar System is an endeavour of astronomers all around the world. With hundreds of exoplanets being discovered due to advances in astronomy, there is a need to classify the habitability of these exoplanets. This is typically done using various metrics such as the Earth Similarity Index or the Planetary Habitability Index. In this paper, Genetic Algorithms are used to evaluate the best possible habitability scores using the Cobb-Douglas Habitability Score. Genetic Algorithm is a classic evolutionary algorithm used for solving optimization problems. It is based on Darwin's theory of evolution, "Survival of the fittest". The working of the algorithm is established through comparison with various benchmark functions and extended its functionality to Multi-Objective optimization. The Cobb-Douglas Habitability Function is formulated as a bi-objective as well as a single objective optimization problem to find the optimal values to maximize the Cobb-Douglas Habitability Score for a set of promising exoplanets.
• Abstract（参考訳）: 太陽系外における生命の探索は、世界中の天文学者の努力である。 天文学の進歩により数百の太陽系外惑星が発見されており、これらの太陽系外惑星の居住性を分類する必要がある。 これは典型的には、地球類似度指数や惑星居住性指数といった様々な指標を用いて行われる。 本稿では,コブ・ダグラス・ハビタビリティスコアを用いて,遺伝的アルゴリズムを用いて居住可能性の最良のスコアを評価する。 遺伝的アルゴリズム(英: genetic algorithm)は、最適化問題を解決する古典的な進化アルゴリズムである。 ダーウィンの進化論(darwin's theory of evolution)に基づいており、"survival of the fittest"と呼ばれている。 アルゴリズムの動作は、様々なベンチマーク関数との比較により確立され、その機能を多目的最適化に拡張した。 コッブ・ダグラス・ハビタビリティ関数は、有望な外惑星の集合に対するコッブ・ダグラス・ハビタビリティスコアを最大化する最適な値を求めるために、双対象と単一の目的最適化問題として定式化される。

関連論文リスト

• Localized Zeroth-Order Prompt Optimization [54.964765668688806]
  そこで我々は,ZOPO(Localized zeroth-order prompt optimization)という新しいアルゴリズムを提案する。 ZOPOはニューラル・タンジェント・カーネルをベースとしたガウス法を標準ゼロ階次最適化に取り入れ、高速な局所最適探索を高速化する。 注目すべきは、ZOPOは最適化性能とクエリ効率の両方の観点から、既存のベースラインを上回っていることだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T14:18:15Z)
• Rank-Based Learning and Local Model Based Evolutionary Algorithm for High-Dimensional Expensive Multi-Objective Problems [1.0499611180329806]
  提案アルゴリズムは, ランクベース学習, ハイパーボリュームベース非支配探索, 比較的スパースな対象空間における局所探索の3つの部分からなる。 地熱貯留層熱抽出最適化におけるベンチマーク問題と実世界の応用の実験的結果は,提案アルゴリズムが優れた性能を示すことを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T06:25:04Z)
• Efficient Non-Parametric Optimizer Search for Diverse Tasks [93.64739408827604]
  興味のあるタスクを直接検索できる,スケーラブルで汎用的なフレームワークを初めて提示する。 基礎となる数学表現の自然木構造に着想を得て、空間を超木に再配置する。 我々は,モンテカルロ法を木探索に適用し,レジェクションサンプリングと等価形状検出を備える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:51:31Z)
• Result Diversification by Multi-objective Evolutionary Algorithms with Theoretical Guarantees [94.72461292387146]
  両目的探索問題として結果の多様化問題を再構成し,多目的進化アルゴリズム(EA)を用いて解くことを提案する。 GSEMOが最適時間近似比1/2$を達成できることを理論的に証明する。 目的関数が動的に変化すると、GSEMOはこの近似比をランニングタイムで維持することができ、Borodinらによって提案されたオープンな問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T14:00:22Z)
• The Archerfish Hunting Optimizer: a novel metaheuristic algorithm for global optimization [0.8315801422499861]
  グローバル最適化は、目的関数を最小化することにより、現実の問題を数値的にあるいは分析的に解決する。 我々はArcherfish Hunting (AHO)に基づくグローバルメタヒスティックアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-03T16:22:31Z)
• Quality-Diversity Optimization: a novel branch of stochastic optimization [5.677685109155078]
  マルチモーダル最適化アルゴリズムは、複数のことができる検索空間で最も高いピークを検索します。 品質多様性アルゴリズムは、進化的計算ツールボックスに最近追加されたもので、単一の局所光学系を探索するだけでなく、検索空間を照らそうとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T09:52:50Z)
• Combinatorial Bayesian Optimization with Random Mapping Functions to Convex Polytopes [43.19936635161588]
  大規模空間でうまく動作するような空間におけるベイズ最適化法を提案する。 提案アルゴリズムは,既存手法と比較して良好な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T02:22:41Z)
• Sequential Subspace Search for Functional Bayesian Optimization Incorporating Experimenter Intuition [63.011641517977644]
  本アルゴリズムは,実験者のガウス過程から引き出された一組の引き数で区切られた関数空間の有限次元ランダム部分空間列を生成する。 標準ベイズ最適化は各部分空間に適用され、次の部分空間の出発点(オリジン)として用いられる最良の解である。 シミュレーションおよび実世界の実験,すなわちブラインド関数マッチング,アルミニウム合金の最適析出強化関数の探索,深層ネットワークの学習速度スケジュール最適化において,本アルゴリズムを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T06:54:11Z)
• Sub-linear Regret Bounds for Bayesian Optimisation in Unknown Search Spaces [63.22864716473051]
  本稿では,反復により探索空間を拡大(およびシフト)する新しいBOアルゴリズムを提案する。 理論的には、どちらのアルゴリズムにおいても、累積的後悔は線形以下の速度で増大する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-05T14:24:40Z)
• Incorporating Expert Prior in Bayesian Optimisation via Space Warping [54.412024556499254]
  大きな探索空間では、アルゴリズムは関数の最適値に達する前に、いくつかの低関数値領域を通過する。 このコールドスタートフェーズの1つのアプローチは、最適化を加速できる事前知識を使用することである。 本稿では,関数の事前分布を通じて,関数の最適性に関する事前知識を示す。 先行分布は、探索空間を最適関数の高確率領域の周りに拡張し、最適関数の低確率領域の周りに縮小するようにワープする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T06:18:49Z)
• On the Performance of Metaheuristics: A Different Perspective [0.0]
  我々は,遺伝的アルゴリズム (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), Cuckoo Optimization Algorithm (COA) のいくつかの基本的な進化的およびスワム知能メタヒューリスティックスについて検討した。 異なる特性を持つ20種類の最適化ベンチマーク関数について多数の実験が行われており、これらのメタヒューリスティックスの中での次の順位の他に、いくつかの基本的な結論が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-24T09:34:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。