論文の概要: IEEE CEC 2022 Competition on Dynamic Optimization Problems Generated by Generalized Moving Peaks Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06174v2
• Date: Sun, 12 Dec 2021 13:07:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-26 23:50:35.643637
• Title: IEEE CEC 2022 Competition on Dynamic Optimization Problems Generated by Generalized Moving Peaks Benchmark
• Title（参考訳）: IEEE CEC 2022 の一般移動ピークベンチマークによる動的最適化問題に関するコンペティション
• Abstract要約: 本稿では,連続動的最適化問題インスタンスを生成するGMPBについて述べる。 GMPBによって生成された景観は、様々な制御可能な特徴を持つ複数のコンポーネントを組み立てることで構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This document describes the Generalized Moving Peaks Benchmark (GMPB) that generates continuous dynamic optimization problem instances. The landscapes generated by GMPB are constructed by assembling several components with a variety of controllable characteristics ranging from unimodal to highly multimodal, symmetric to highly asymmetric, smooth to highly irregular, and various degrees of variable interaction and ill-conditioning. In this document, we explain how these characteristics can be generated by different parameter settings of GMPB. The MATLAB source code of GMPB is also explained.
• Abstract（参考訳）: 本論文は、連続動的最適化問題インスタンスを生成するGMPB(Generalized Moving Peaks Benchmark)について述べる。 gmpbが生成する風景は、ユニモーダルから高マルチモーダル、対称、高非対称、滑らか、高不規則、様々なレベルの可変相互作用と悪条件まで、様々な制御可能な特徴を持つ複数のコンポーネントを組み立てて構成される。 本稿では,GMPBのパラメータ設定によって,これらの特徴がどのように生成されるかを説明する。 GMPBのMATLABソースコードも説明されている。

関連論文リスト

• PHKT:Personalized Dynamic Hypergraph-enhanced KAN-Transformer for Multi-behavior Sequential Recommendation [25.69016563652141]
  本稿では、パーソナライズされたハイパーグラフ強化Kolmogorov-Arnold Network Transformer(PHKT)を提案する。 PHKTは動的ハイパーグラフモジュールであり、ユーザの履歴行動シーケンスに基づいて、アイテム類似性の振る舞い認識重み付けを行う。 トランスフォーマーは、短期的および長期的嗜好の進化をモデル化するための時間的バックボーンとして使用され、フィードフォワードネットワークにおける従来の重み付けを置き換えるためにkanが導入される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T00:40:58Z)
• From Sparse to Dense: Multi-View GRPO for Flow Models via Augmented Condition Space [78.36537400975298]
  グループ相対政策最適化(GRPO)は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)フローモデルにおいて、優先順位調整のための強力なフレームワークとして登場した。 条件空間を拡大することで関係探索を強化する新しい手法であるMulti-View GRPOを提案する。 MV-GRPOは最先端手法よりも優れたアライメント性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-13T04:35:13Z)
• Sparsity-Controllable Dynamic Top-p MoE for Large Foundation Model Pre-training [30.589225478300023]
  DTop-pは空間制御可能な動的Top-pルーティング機構である。 DTop-pはTop-kベースラインとTop-pベースラインの両方を一貫して上回ることを示す。 DTop-pは、専門家の粒度、専門家のキャパシティ、モデルサイズ、データセットサイズに関して、強力なスケーリング特性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-16T01:28:57Z)
• Polymorphic Combinatorial Frameworks (PCF): Guiding the Design of Mathematically-Grounded, Adaptive AI Agents [0.0]
  Polymorphic Combinatorial Framework(PCF)は、Large Language Models(LLM)と数学的フレームワークを活用して、ソリューション空間と適応AIエージェントの設計をガイドする。 静的エージェントアーキテクチャとは異なり、PCFは数学的に基底付けられた適応可能な空間を通じてリアルタイムな再構成を可能にする。 このフレームワークは、カスタマサービス、ヘルスケア、ロボティクス、コラボレーティブシステムといった分野におけるスケーラブルで動的、説明可能な、倫理的なAIアプリケーションをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-03T04:19:31Z)
• Sequential-Parallel Duality in Prefix Scannable Models [68.39855814099997]
  近年では Gated Linear Attention (GLA) や Mamba など様々なモデルが開発されている。 ニアコンスタント時間並列評価と線形時間、定数空間シーケンシャル推論をサポートするニューラルネットワークモデルの全クラスを特徴付けることができるだろうか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T17:32:02Z)
• Fast, Modular, and Differentiable Framework for Machine Learning-Enhanced Molecular Simulations [12.00988094580341]
  分子動力学およびモンテカルロシミュレーションのためのエンドツーエンド微分分子シミュレーションフレームワーク(DIMOS)を提案する。 そのモジュール性のおかげで、古典的および機械学習に基づくアプローチは、システムのハイブリッド記述(ML/MM)に簡単に組み合わせることができる。 優れたパフォーマンスと高い汎用性は、さまざまなベンチマークやアプリケーションで調査されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T13:39:10Z)
• Modeling All Response Surfaces in One for Conditional Search Spaces [69.90317997694218]
  本稿では,すべての部分空間の応答曲面をモデル化する新しい手法を提案する。 本稿では,様々な部分空間から異なる構造を持つ構成を統一された特徴空間に投影できる注目型深層特徴抽出器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T03:56:06Z)
• Margin Matching Preference Optimization: Enhanced Model Alignment with Granular Feedback [64.67540769692074]
  人間のフィードバックからの強化学習など、アライメント技術で微調整された大規模言語モデル(LLM)は、これまでで最も有能なAIシステムの開発に役立っている。 マージンマッチング選好最適化(MMPO)と呼ばれる手法を導入し、相対的な品質マージンを最適化し、LLMポリシーと報酬モデルを改善する。 人間とAIの両方のフィードバックデータによる実験によると、MMPOはMT-benchやRewardBenchといった一般的なベンチマークにおいて、ベースラインメソッドよりも一貫してパフォーマンスが向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T04:56:11Z)
• Incremental Few-Shot Adaptation for Non-Prehensile Object Manipulation using Parallelizable Physics Simulators [5.483662156126757]
  モデル予測制御(MPC)のための物理に基づく力学モデルに漸進的に適応する非包括的操作のための新しいアプローチを提案する。 シミュレーションおよび実ロボットを用いた物体押出実験における少数ショット適応手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T05:24:25Z)
• SIGMA: Selective Gated Mamba for Sequential Recommendation [56.85338055215429]
  最近の進歩であるMambaは、時系列予測において例外的なパフォーマンスを示した。 SIGMA(Selective Gated Mamba)と呼ばれる,シークエンシャルレコメンデーションのための新しいフレームワークを紹介する。 以上の結果から,SIGMAは5つの実世界のデータセットにおいて,現在のモデルよりも優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T09:12:59Z)
• Generalized Preference Optimization: A Unified Approach to Offline Alignment [54.97015778517253]
  本稿では,一般的な凸関数のクラスによってパラメータ化されるオフライン損失の族である一般化された選好最適化(GPO)を提案する。 GPOは、DPO、IPO、SLiCといった既存のアルゴリズムを特別なケースとして含む、優先最適化に関する統一的なビューを可能にする。 本研究は,新たなアルゴリズムツールキットと経験的洞察を実践者のアライメントに提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T15:33:09Z)
• 360 Layout Estimation via Orthogonal Planes Disentanglement and Multi-view Geometric Consistency Perception [56.84921040837699]
  既存のパノラマ配置推定ソリューションは、垂直圧縮されたシーケンスから部屋の境界を復元し、不正確な結果をもたらす傾向にある。 そこで本稿では,直交平面不整合ネットワーク(DOPNet)を提案し,あいまいな意味論を識別する。 また,水平深度と比表現に適した教師なし適応手法を提案する。 本手法は,単分子配置推定と多視点レイアウト推定の両タスクにおいて,他のSoTAモデルよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T12:16:03Z)
• GNBG: A Generalized and Configurable Benchmark Generator for Continuous Numerical Optimization [5.635586285644365]
  さまざまな特徴を持つさまざまな問題インスタンスを含むベンチマークテストスイートを使用することが重要です。 従来のベンチマークスイートは、しばしば多数の固定テスト関数で構成されており、これらを特定の研究目的と整合させることが困難である。 本稿では,単目的,ボックス制約,連続的な数値最適化のための一般化数値ベンチマークジェネレータ(GNBG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T09:04:34Z)
• Parameter Efficient Fine-tuning via Cross Block Orchestration for Segment Anything Model [81.55141188169621]
  PEFTにクロスブロックオーケストレーション機構を組み、SAM(Segment Anything Model)の様々な下流シナリオへの適応を可能にする。 本稿では,超複素層から重みが生じる線形射影ヘッドを導入するブロック内拡張モジュールを提案する。 提案手法は,約1Kのパラメータのみを付加した新規シナリオにおいて,セグメンテーション性能を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T11:23:34Z)
• Global Optimization: A Machine Learning Approach [7.052596485478637]
  Bertsimas と Ozturk (2023) は、ブラックボックスのグローバル最適化問題を解決する方法として OCTHaGOn を提案した。 我々は、他のMIO表現可能なMLモデルを用いて、元の問題を近似することで、このアプローチの拡張を提供する。 多くの場合において、ソリューションの実現可能性と最適性の改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T06:33:38Z)
• SIGMA: Scale-Invariant Global Sparse Shape Matching [50.385414715675076]
  非剛体形状の正確なスパース対応を生成するための新しい混合整数プログラミング(MIP)法を提案する。 いくつかの挑戦的な3Dデータセットに対して,スパースな非剛性マッチングの最先端結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T14:25:30Z)
• MA-BBOB: Many-Affine Combinations of BBOB Functions for Evaluating AutoML Approaches in Noiseless Numerical Black-Box Optimization Contexts [0.8258451067861933]
  (MA-)BBOBは、一般公開のIOHファウンサープラットフォーム上に構築されている。 パフォーマンス分析と視覚化のためのインタラクティブなIOHanalyzerモジュールへのアクセスを提供し、(MA-)BBOB関数で利用可能なリッチで成長中のデータコレクションとの比較を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T19:32:12Z)
• Performance Embeddings: A Similarity-based Approach to Automatic Performance Optimization [71.69092462147292]
  パフォーマンス埋め込みは、アプリケーション間でパフォーマンスチューニングの知識伝達を可能にする。 本研究では, 深層ニューラルネットワーク, 密度およびスパース線形代数合成, および数値風速予測ステンシルのケーススタディにおいて, この伝達チューニング手法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T15:51:35Z)
• A Pareto-optimal compositional energy-based model for sampling and optimization of protein sequences [55.25331349436895]
  深層生成モデルは、生命科学における逆問題に対する一般的な機械学習ベースのアプローチとして登場した。 これらの問題は、データ分布の学習に加えて、興味のある複数の特性を満たす新しい設計をサンプリングする必要があることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T19:04:45Z)
• Hybrid Parameter Search and Dynamic Model Selection for Mixed-Variable Bayesian Optimization [6.204805504959941]
  混合変数の管理に有効なベイズ最適化(BO)のための新しいタイプのハイブリッドモデルを提案する。 提案手法は,モンテカルロ木探索構造 (MCTS) とガウス過程 (GP) を融合したハイブリッドモデルである。 代理モデリングフェーズにおける動的オンラインカーネル選択を含む我々のイノベーションは、ハイブリッドモデルを混合可変代理モデルの進歩として位置づけている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T06:34:09Z)
• Explicitly Multi-Modal Benchmarks for Multi-Objective Optimization [1.9282110216621833]
  本研究では,アトラクションの流域を用いて,流域接続性(3BC)に基づくベンチマークを導入する。 3BCは、盆地グラフと呼ばれるトポロジ解析によって、マルチモーダルランドスケープの仕様化を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T05:51:32Z)
• Generating Large-scale Dynamic Optimization Problem Instances Using the Generalized Moving Peaks Benchmark [9.109331015600185]
  本論文では, 一般化移動ピークベンチマーク(GMPB)と, 連続的な大規模動的最適化問題に対する問題インスタンスの生成方法について述べる。 15のベンチマーク問題、関連するソースコード、および大規模動的最適化における比較研究と競合のために設計されたパフォーマンス指標を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T03:57:50Z)
• On the Encoder-Decoder Incompatibility in Variational Text Modeling and Beyond [82.18770740564642]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、潜時変数と償却変分推論を結合する。 我々は,データ多様体のパラメータ化が不十分なエンコーダ・デコーダの不整合性を観察する。 同一構造を持つ決定論的オートエンコーダとVAEモデルを結合した結合型VAEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T10:34:10Z)

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。