Fugu-MT 論文翻訳(概要): A new derivative-free optimization method: Gaussian Crunching Search

論文の概要: A new derivative-free optimization method: Gaussian Crunching Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14359v1
Date: Mon, 24 Jul 2023 16:17:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-28 19:11:46.648580
Title: A new derivative-free optimization method: Gaussian Crunching Search
Title（参考訳）: 新しいデリバティブフリー最適化法:ガウス計算探索
Authors: Benny Wong
Abstract要約: 我々はGaussian Crunching Search (GCS)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。ガウス分布の粒子の挙動にインスパイアされたGCSは、解空間を効率的に探索し、大域的最適に向かって収束することを目的としている。本研究は,最適化に関心のある研究者,実践者,学生にとって貴重な資料である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Optimization methods are essential in solving complex problems across various domains. In this research paper, we introduce a novel optimization method called Gaussian Crunching Search (GCS). Inspired by the behaviour of particles in a Gaussian distribution, GCS aims to efficiently explore the solution space and converge towards the global optimum. We present a comprehensive analysis of GCS, including its working mechanism, and potential applications. Through experimental evaluations and comparisons with existing optimization methods, we highlight the advantages and strengths of GCS. This research paper serves as a valuable resource for researchers, practitioners, and students interested in optimization, providing insights into the development and potential of Gaussian Crunching Search as a new and promising approach.
Abstract（参考訳）: 最適化手法は、様々な領域にわたる複雑な問題の解決に不可欠である。本稿では,Gaussian Crunching Search (GCS)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。ガウス分布の粒子の挙動にインスパイアされたGCSは、解空間を効率的に探索し、大域的最適に向かって収束することを目的としている。我々は,gcの動作機構や潜在的な用途を含む総合的な分析を行う。既存の最適化手法と比較実験により,GCSの利点と強みを強調した。本研究は,gaussian crunching searchを新しい有望なアプローチとして開発し,その可能性について考察し,最適化に関心を持つ研究者,実践者,学生にとって貴重な資源となる。

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