Fugu-MT 論文翻訳(概要): Particle swarm optimization in constrained maximum likelihood estimation a case study

論文の概要: Particle swarm optimization in constrained maximum likelihood estimation a case study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10041v1
Date: Fri, 9 Apr 2021 07:32:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-04 07:25:35.633732
Title: Particle swarm optimization in constrained maximum likelihood estimation a case study
Title（参考訳）: 制約付き最大推定における粒子群最適化 : ケーススタディ
Authors: Elvis Cui, Dongyuan Song, Weng Kee Wong
Abstract要約: 本研究の目的は,バイオインフォマティクスのサブフィールドである擬時間イシスにおける制約付き推定問題に対して,グローバルベストとローカルベストの2種類の粒子群最適化,グローバルベストとローカルベストのPSOを適用することである。
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 aim of paper is to apply two types of particle swarm optimization, global best andlocal best PSO to a constrained maximum likelihood estimation problem in pseudotime anal-ysis, a sub-field in bioinformatics. The results have shown that particle swarm optimizationis extremely useful and efficient when the optimization problem is non-differentiable and non-convex so that analytical solution can not be derived and gradient-based methods can not beapplied.
Abstract（参考訳）: 論文の目的は,バイオインフォマティクスのサブフィールドであるpseudotime anal-ysisにおける制約付き最大確率推定問題に,粒子群最適化の2つのタイプ,global bestとlocal best psoを適用することである。その結果, 粒子群最適化は非微分可能で非凸であり, 解析解の導出が不可能であり, 勾配法を適用できない場合に極めて有用かつ効率的であることが示唆された。

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