論文の概要: A Granular Sieving Algorithm for Deterministic Global Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06581v1
- Date: Wed, 14 Jul 2021 10:03:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-15 14:14:36.026373
- Title: A Granular Sieving Algorithm for Deterministic Global Optimization
- Title(参考訳): 決定論的大域最適化のための粒界シービングアルゴリズム
- Authors: Tao Qian, Lei Dai, Liming Zhang, and Zehua Chen
- Abstract要約: リプシッツ連続関数に対する大域的最適化問題を解くために、勾配のない決定論的手法を開発した。
この方法は、目的関数の領域と範囲の両方で同期解析を行うグラニュラーシービングとみなすことができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.01919376499018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: A gradient-free deterministic method is developed to solve global
optimization problems for Lipschitz continuous functions defined in arbitrary
path-wise connected compact sets in Euclidean spaces. The method can be
regarded as granular sieving with synchronous analysis in both the domain and
range of the objective function. With straightforward mathematical formulation
applicable to both univariate and multivariate objective functions, the global
minimum value and all the global minimizers are located through two decreasing
sequences of compact sets in, respectively, the domain and range spaces. The
algorithm is easy to implement with moderate computational cost. The method is
tested against extensive benchmark functions in the literature. The
experimental results show remarkable effectiveness and applicability of the
algorithm.
- Abstract(参考訳): ユークリッド空間内の任意のパスワイズ連結コンパクト集合で定義されるリプシッツ連続関数の大域的最適化問題を解くために、勾配なし決定論的手法を開発した。
この方法は、対象関数の領域と範囲の両方において同期解析を伴う粒状シービングと見なすことができる。
単変量関数と多変量関数の両方に適用可能な単純な数学的定式化により、大域最小値と全大域最小化関数は、それぞれ領域と範囲空間の2つのコンパクト集合の減少列を通して配置される。
このアルゴリズムは、適度な計算コストで容易に実装できる。
この手法は文献の広範なベンチマーク関数に対して試験される。
実験結果は,アルゴリズムの有効性と適用性を示した。
関連論文リスト
- ProGO: Probabilistic Global Optimizer [9.772380490791635]
本稿では,いくつかの温和な条件下でのグローバルオプティマに収束するアルゴリズムを開発する。
提案アルゴリズムは,従来の最先端手法よりも桁違いに優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T22:23:40Z) - Sample Complexity for Quadratic Bandits: Hessian Dependent Bounds and
Optimal Algorithms [64.10576998630981]
最適なヘッセン依存型サンプルの複雑さを, 初めて厳密に評価した。
ヘシアン非依存のアルゴリズムは、すべてのヘシアンインスタンスに対して最適なサンプル複雑さを普遍的に達成する。
本アルゴリズムにより得られたサンプルの最適複雑さは,重み付き雑音分布においても有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T17:03:22Z) - A Stochastic-Gradient-based Interior-Point Algorithm for Solving Smooth Bound-Constrained Optimization Problems [12.29270365918848]
提案アルゴリズムは、他のインテリアポイント法からの主観的特異な制約に基づいている。
提案アルゴリズムは,プロジェクション,ステップサイズ,シーケンスシーケンスのバランスを慎重に保ち,数値的および決定論的両方の設定において収束を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T15:30:43Z) - Linearization Algorithms for Fully Composite Optimization [61.20539085730636]
本稿では,完全合成最適化問題を凸コンパクト集合で解くための一階アルゴリズムについて検討する。
微分可能および非微分可能を別々に扱い、滑らかな部分のみを線形化することで目的の構造を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T18:41:48Z) - Global and Preference-based Optimization with Mixed Variables using Piecewise Affine Surrogates [0.6083861980670925]
本稿では,線形制約付き混合変数問題の解法として,新しいサロゲートに基づく大域的最適化アルゴリズムを提案する。
目的関数はブラックボックスとコスト対評価であり、線形制約は予測不可能な事前知識である。
本稿では,2種類の探索関数を導入し,混合整数線形計画解法を用いて実現可能な領域を効率的に探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-09T15:04:35Z) - Distributed stochastic proximal algorithm with random reshuffling for
non-smooth finite-sum optimization [28.862321453597918]
非滑らかな有限サム最小化は機械学習の基本的な問題である。
本稿では,確率的リシャフリングを用いた分散近位勾配アルゴリズムを開発し,その問題の解法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-06T07:29:55Z) - Continuation Newton methods with deflation techniques for global
optimization problems [3.705839280172101]
最適化問題のグローバルな最小点はエンジニアリングである。
本稿では,この非線形大規模問題に対する新しいメメティックアルゴリズムについて考察する。
我々の数値実験によると、新しいアルゴリズムは制約のない未制約問題に対してうまく機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-29T09:53:49Z) - Optimal oracle inequalities for solving projected fixed-point equations [53.31620399640334]
ヒルベルト空間の既知の低次元部分空間を探索することにより、確率観測の集合を用いて近似解を計算する手法を検討する。
本稿では,線形関数近似を用いた政策評価問題に対する時間差分学習手法の誤差を正確に評価する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T20:19:32Z) - 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) - Aligning Partially Overlapping Point Sets: an Inner Approximation
Algorithm [80.15123031136564]
変換の値に関する事前情報がない点集合を整列するロバストな手法を提案する。
我々のアルゴリズムは変換の正規化を必要とせず、変換の値に関する事前情報がない状況に対処できる。
実験により,提案手法が最先端のアルゴリズムよりも高いロバスト性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T15:23:33Z) - Exploiting Higher Order Smoothness in Derivative-free Optimization and
Continuous Bandits [99.70167985955352]
強凸関数のゼロ次最適化問題について検討する。
予測勾配降下アルゴリズムのランダム化近似を考察する。
その結果,0次アルゴリズムはサンプルの複雑性や問題パラメータの点でほぼ最適であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-14T10:42:23Z)
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。