Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evolving Digital Circuits for the Knapsack Problem

論文の概要: Evolving Digital Circuits for the Knapsack Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13107v1
Date: Sat, 21 Aug 2021 15:48:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-17 21:01:38.413950
Title: Evolving Digital Circuits for the Knapsack Problem
Title（参考訳）: Knapsack問題に対するディジタル回路の進化
Authors: Mihai Oltean, Crina Gro\c{s}an and Mihaela Oltean
Abstract要約: マルチ表現プログラミング(Multi Expression Programming、MEP)は、線形染色体を用いた遺伝的プログラミングの亜種である。本稿では,NP-Complete問題,knapsack (subset sum)問題に対して,ディジタル回路の進化にマルチ表現プログラミングを用いる。
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: Multi Expression Programming (MEP) is a Genetic Programming variant that uses linear chromosomes for solution encoding. A unique feature of MEP is its ability of encoding multiple solutions of a problem in a single chromosome. In this paper we use Multi Expression Programming for evolving digital circuits for a well-known NP-Complete problem: the knapsack (subset sum) problem. Numerical experiments show that Multi Expression Programming performs well on the considered test problems.
Abstract（参考訳）: マルチ表現プログラミング(Multi Expression Programming、MEP)は、線形染色体を用いた遺伝的プログラミングの亜種である。 MEPのユニークな特徴は、単一染色体における問題の複数の解をコードする能力である。本稿では,NP-Complete問題,knapsack (subset sum)問題に対して,ディジタル回路の進化にマルチ表現プログラミングを用いる。数値実験により,マルチ表現プログラミングは検討されたテスト問題に対して良好に機能することが示された。

関連論文リスト

Sum-of-Squares inspired Quantum Metaheuristic for Polynomial Optimization with the Hadamard Test and Approximate Amplitude Constraints [76.53316706600717]
最近提案された量子アルゴリズムarXiv:2206.14999は半定値プログラミング(SDP)に基づいている SDPにインスパイアされた量子アルゴリズムを2乗和に一般化する。この結果から,本アルゴリズムは大きな問題に適応し,最もよく知られた古典学に近似することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-14T19:04:13Z)
Evaluating Genetic Algorithms through the Approximability Hierarchy [55.938644481736446]
本稿では,問題の近似クラスに依存する遺伝的アルゴリズムの有用性を解析する。特に, 遺伝的アルゴリズムは階層の最も悲観的なクラスに特に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-01T09:18:34Z)
NAPG: Non-Autoregressive Program Generation for Hybrid Tabular-Textual Question Answering [52.10214317661547]
現在の数値推論法はプログラムシーケンスを自己回帰的にデコードする。プログラム生成の精度は、デコードステップがエラー伝搬によって展開されるにつれて急激に低下する。本稿では,非自己回帰型プログラム生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-07T11:25:21Z)
An Application of a Multivariate Estimation of Distribution Algorithm to Cancer Chemotherapy [59.40521061783166]
癌に対する化学療法治療は、多数の相互作用する変数と制約を持つ複雑な最適化問題である。より洗練されたアルゴリズムは、このような複雑な問題に対してより良いパフォーマンスをもたらすことが示される。我々は、この問題における多数の相互作用によって、より洗練されたアルゴリズムが妨げられていることが原因であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-17T15:28:46Z)
Multi Expression Programming for solving classification problems [0.0]
Multi Expression Programming (MEP) は、単一の染色体に複数のソリューションをエンコードする遺伝的プログラミングの亜種である。本稿では,MEPの染色体パラダイムごとのテキストマルチソリューションにおいて,バイナリとマルチクラスの分類問題を解くためのいくつかの戦略を紹介し,深く解説する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-16T13:11:50Z)
Mixed-Integer Programming Using a Bosonic Quantum Computer [0.0]
本稿では、ボゾン量子場モード(qumodes)上の基底状態準備問題に最適化問題を変換する混合整数計画問題の解法を提案する。回路ベースの光量子コンピュータによる数値実験を行い,各キューモドをそれぞれ用意した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-27T22:01:05Z)
Improving the Search by Encoding Multiple Solutions in a Chromosome [0.0]
単一染色体における問題の複数の解を符号化する可能性について検討する。いくつかの利益を得るためには、染色体復号法は染色体内の1つの溶液の場合と同じ複雑さでなければならない。数値実験により、染色体内の複数の解の符号化は探索過程を大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-13T09:38:50Z)
Multi Expression Programming -- an in-depth description [0.0]
MEP個人は複雑なコンピュータプログラムをコードする遺伝子の文字列である。ユニークなMEP機能は、問題の複数の解を単一の染色体に格納する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-29T01:57:18Z)
Evolving Evolutionary Algorithms using Multi Expression Programming [0.0]
アルゴリズムのパラメータだけを進化させる代わりに、特定の問題を解決することができるEA全体を進化させます。本稿では,機能最適化のための非世代EAについて述べる。数値実験は、このアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-22T09:30:57Z)
Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:55Z)
Determinantal Beam Search [75.84501052642361]
ビームサーチは、ニューラルシーケンスモデルをデコードするためのゴーツー戦略である。複数のソリューションを要求するユースケースでは、多様あるいは代表的なセットがしばしば望まれる。ビームサーチを一連の部分決定問題として繰り返し行うことにより、アルゴリズムを多種多様なサブセット選択プロセスに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-14T13:01:46Z)

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。