論文の概要: Optimizing the Parameters of A Physical Exercise Dose-Response Model: An Algorithmic Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09287v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 22:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 10:54:20.345759
• Title: Optimizing the Parameters of A Physical Exercise Dose-Response Model: An Algorithmic Comparison
• Title（参考訳）: 身体運動量応答モデルのパラメータの最適化:アルゴリズムによる比較
• Authors: Mark Connor and Michael O'Neill
• Abstract要約: 本研究の目的は,運動生理学の分野で用いられる一般的な非線形線量応答モデルのパラメータを適合させるタスクを与えられたとき,局所的および大域的最適化アルゴリズムの堅牢性と性能を比較することである。 また,1000回以上の実験結果から,局所探索アルゴリズムと比較してモデル適合性とホールドアウト性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The purpose of this research was to compare the robustness and performance of a local and global optimization algorithm when given the task of fitting the parameters of a common non-linear dose-response model utilized in the field of exercise physiology. Traditionally the parameters of dose-response models have been fit using a non-linear least-squares procedure in combination with local optimization algorithms. However, these algorithms have demonstrated limitations in their ability to converge on a globally optimal solution. This research purposes the use of an evolutionary computation based algorithm as an alternative method to fit a nonlinear dose-response model. The results of our comparison over 1000 experimental runs demonstrate the superior performance of the evolutionary computation based algorithm to consistently achieve a stronger model fit and holdout performance in comparison to the local search algorithm. This initial research would suggest that global evolutionary computation based optimization algorithms may present a fast and robust alternative to local algorithms when fitting the parameters of non-linear dose-response models.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,運動生理学分野で使用される共通非線形線量応答モデルのパラメータ適合性を考慮した場合,局所的および大域的最適化アルゴリズムのロバスト性と性能を比較することである。 伝統的に、線量応答モデルのパラメータは、局所最適化アルゴリズムと組み合わせて、非線形最小二乗法を用いて適合している。 しかし、これらのアルゴリズムは、グローバル最適解に収束する能力の限界を証明している。 本研究は, 非線形線量応答モデルに適合する代替法として, 進化計算に基づくアルゴリズムを用いることを目的としている。 1000回以上の実験の結果から,進化計算に基づくアルゴリズムは,局所探索アルゴリズムと比較して,より強固なモデル適合性とホールドアウト性能を一貫して達成できることがわかった。 この最初の研究は、大域的進化的計算に基づく最適化アルゴリズムが、非線型線量応答モデルのパラメータを適合させる際に、局所アルゴリズムの高速で堅牢な代替となることを示唆している。

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