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。

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