論文の概要: Limit-behavior of a hybrid evolutionary algorithm for the Hasofer-Lind
reliability index problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09511v1
- Date: Tue, 16 May 2023 15:03:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 14:29:44.840056
- Title: Limit-behavior of a hybrid evolutionary algorithm for the Hasofer-Lind
reliability index problem
- Title(参考訳): Hasofer-Lind信頼性指数問題に対するハイブリッド進化アルゴリズムの極限挙動
- Authors: Gon\c{c}alo das Neves Carneiro (1), Carlos Concei\c{c}\~ao Ant\'onio
(1) ((1) INEGI/LAETA Faculty of Engineering, University of Porto)
- Abstract要約: 構造力学において、Hasofer-Lind 信頼度指数問題(Hasofer-Lind 信頼度指数問題)とは、点から面までの最小距離を求めるパラダイム的等式制約問題である。
近年,HmGA(Hybrid Micro-genetic Algorithm)と実2型ジェノタイプと,等式制約処理のための新しい決定論的演算子を混在させたハイブリッドマイクロジェネティックアルゴリズムが提案されている。
本稿では,HmGAの極限挙動について検討し,アルゴリズムの収束について述べる。
- 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: In probabilistic structural mechanics, the Hasofer-Lind reliability index
problem is a paradigmatic equality constrained problem of searching for the
minimum distance from a point to a surface. In practical engineering problems,
such surface is defined implicitly, requiring the solution of a boundary-value
problem. Recently, it was proposed in the literature a hybrid micro-genetic
algorithm (HmGA), with mixed real-binary genotype and novel deterministic
operators for equality-constraint handling, namely the Genetic Repair and
Region Zooming mechanisms (G. das Neves Carneiro and C. Concei\c{c}\~ao
Ant\'onio, "Global optimal reliability index of implicit composite laminate
structures by evolutionary algorithms", Struct Saf, vol. 79, pp. 54-65, 2019).
We investigate the limit-behavior of the HmGA and present the convergence
theorems for the algorithm. It is proven that Genetic Repair is a conditionally
stable mechanism, and its modes of convergence are discussed. Based on a Markov
chain analysis, the conditions for the convergence with probability 1 of the
HmGA are given and discussed.
- Abstract(参考訳): 確率論的構造力学において、ハソファー・リンド信頼指数問題(hasofer-lind reliability index problem)は、点から曲面までの最小距離を求めるパラダイム的等式制約問題である。
実用工学的な問題では、そのような曲面は暗黙的に定義され、境界値問題の解を必要とする。
近年, 遺伝的修復と領域拡大機構 (g. g.) を併用したハイブリッド型マイクロジェネティックアルゴリズム (hmga) が文献に提案されている。
das neves carneiro, c. concei\c{c}\~ao ant\'onio, "進化アルゴリズムによる暗黙の複合積層構造のグローバル最適信頼性指数" struct saf, vol.
79, pp. 54-65, 2019)。
HmGAの極限挙動について検討し,アルゴリズムの収束定理を示す。
遺伝的修復が条件的に安定なメカニズムであることが証明され,その収束モードが議論されている。
マルコフ連鎖解析に基づいて、HmGAの確率1との収束条件が与えられ、議論される。
関連論文リスト
- A Fresh Look at Generalized Category Discovery through Non-negative Matrix Factorization [83.12938977698988]
Generalized Category Discovery (GCD) は、ラベル付きベースデータを用いて、ベース画像と新規画像の両方を分類することを目的としている。
現在のアプローチでは、コサイン類似性に基づく共起行列 $barA$ の固有の最適化に不適切に対処している。
本稿では,これらの欠陥に対処するNon-Negative Generalized Category Discovery (NN-GCD) フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T07:24:11Z) - Genetic Engineering Algorithm (GEA): An Efficient Metaheuristic
Algorithm for Solving Combinatorial Optimization Problems [1.8434042562191815]
遺伝的アルゴリズム(GA)は最適化問題の解法における効率性で知られている。
本稿では遺伝子工学の概念からインスピレーションを得るため,遺伝子工学アルゴリズム(GEA)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T13:05:30Z) - An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image
Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。
新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。
導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-10T08:25:16Z) - Perfect Spectral Clustering with Discrete Covariates [68.8204255655161]
本稿では,大規模なスパースネットワークのクラスにおいて,高い確率で完全クラスタリングを実現するスペクトルアルゴリズムを提案する。
本手法は,スペクトルクラスタリングによる一貫した潜在構造回復を保証する最初の方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-17T01:41:06Z) - PAC-Learning Uniform Ergodic Communicative Networks [1.0878040851638]
本研究では,一様エルゴディックなランダムグラフプロセスからサンプルを抽出するシナリオについて検討した。
二項分類問題に対して、得られた結果は、最悪の場合の理論的限界として一様学習能力を与える。
この研究で高確率境界を得るために用いられる技術は、ネットワーク構造を伴わずに他の混合プロセスに独立した関心を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-21T01:08:43Z) - Faster Algorithm and Sharper Analysis for Constrained Markov Decision
Process [56.55075925645864]
制約付き意思決定プロセス (CMDP) の問題点について検討し, エージェントは, 複数の制約を条件として, 期待される累積割引報酬を最大化することを目的とする。
新しいユーティリティ・デュアル凸法は、正規化ポリシー、双対正則化、ネステロフの勾配降下双対という3つの要素の新たな統合によって提案される。
これは、凸制約を受ける全ての複雑性最適化に対して、非凸CMDP問題が$mathcal O (1/epsilon)$の低い境界に達する最初の実演である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T02:57:21Z) - Hybrid Random Features [60.116392415715275]
ハイブリッドランダム特徴(HRF)と呼ばれるソフトマックスとガウス核の線形化のための新しいランダム特徴法を提案する。
HRFは、カーネル推定の品質を自動的に適応し、定義された関心領域の最も正確な近似を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T20:22:59Z) - Stochastic Gradient Descent-Ascent and Consensus Optimization for Smooth
Games: Convergence Analysis under Expected Co-coercivity [49.66890309455787]
本稿では,SGDA と SCO の最終的な収束保証として,期待されるコヒーレンシティ条件を導入し,その利点を説明する。
定常的なステップサイズを用いた場合、両手法の線形収束性を解の近傍に証明する。
我々の収束保証は任意のサンプリングパラダイムの下で保たれ、ミニバッチの複雑さに関する洞察を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-30T18:32:46Z) - Jointly Modeling and Clustering Tensors in High Dimensions [6.072664839782975]
テンソルの合同ベンチマークとクラスタリングの問題を考察する。
本稿では,統計的精度の高い近傍に幾何的に収束する効率的な高速最適化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T21:06:16Z) - Statistical optimality and stability of tangent transform algorithms in
logit models [6.9827388859232045]
我々は,データ生成過程の条件として,ロジカルオプティマによって引き起こされるリスクに対して,非漸近上界を導出する。
特に,データ生成過程の仮定なしにアルゴリズムの局所的変動を確立する。
我々は,大域収束が得られる半直交設計を含む特別な場合について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-25T05:15:13Z)
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。