論文の概要: Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for General Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02850v4
- Date: Tue, 27 Aug 2024 11:57:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:19:38.428715
- Title: Halfway Escape Optimization: A Quantum-Inspired Solution for General Optimization Problems
- Title（参考訳）: ハーフウェイエスケープ最適化:一般最適化問題に対する量子インスパイアされた解法
- Authors: Jiawen Li, Anwar PP Abdul Majeed, Pascal Lefevre,
- Abstract要約: 本稿ではまず,高次収束率で高次元の地形を特徴とする一般最適化問題に対処するために,量子インスパイアされたメタヒューリスティックであるHalfway Escape Optimization (HEO)アルゴリズムを提案する。
本研究では,粒子群最適化 (PSO), 遺伝的アルゴリズム (GA), 人工魚群アルゴリズム (AFSA), グレイウルフ (GWO), 量子行動群最適化 (QPSO) など,確立された最適化アルゴリズムに対するHEOの性能を総合的に比較した。
圧力容器設計におけるHEOの有効性と実時間応用の可能性
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3816899727206895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper first proposes the Halfway Escape Optimization (HEO) algorithm, a quantum-inspired metaheuristic designed to address general optimization problems characterized by rugged landscapes and high-dimensionality with an efficient convergence rate. The study presents a comprehensive comparative evaluation of HEO's performance against established optimization algorithms, including Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA), Grey Wolf Optimizer (GWO), and Quantum behaved Particle Swarm Optimization (QPSO). The primary analysis encompasses 14 benchmark functions with dimension 30, demonstrating HEO's effectiveness and adaptability in navigating general optimization landscapes and providing valuable insights into its performance. The test of HEO in Pressure Vessel Design and Tubular Column Design infers its feasibility and potential in real-time applications. Further validation in Osmancik-97 and Cammeo Rice Classification proves the effectiveness of HEO and achieves a higher accuracy record.
- Abstract（参考訳）: 本稿ではまず,高次収束率で高次元の地形を特徴とする一般最適化問題に対処するために,量子インスパイアされたメタヒューリスティックであるHalfway Escape Optimization (HEO)アルゴリズムを提案する。
本研究では,粒子群最適化 (PSO), 遺伝的アルゴリズム (GA), 人工魚群アルゴリズム (AFSA), グレイウルフ最適化 (GWO), 量子行動群最適化 (QPSO) など,確立された最適化アルゴリズムに対するHEOの性能を総合的に比較した。
一次解析は、次元30の14のベンチマーク関数を含み、一般的な最適化ランドスケープをナビゲートする際のHEOの有効性と適応性を示し、その性能に関する貴重な洞察を提供する。
圧力容器設計および管状カラム設計におけるHEOの試験は、その実現可能性とリアルタイム応用の可能性について推測する。
Osmancik-97とCammeo Rice Classificationのさらなる検証により、HEOの有効性が証明され、高い精度の記録が得られる。
関連論文リスト
- Randomized Benchmarking of Local Zeroth-Order Optimizers for Variational
Quantum Systems [65.268245109828]
古典学のパフォーマンスを、半ランダム化された一連のタスクで比較する。
量子システムにおける一般に好適な性能とクエリ効率のため、局所ゼロ階数に着目する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T02:13:26Z) - Quantum approximate optimization via learning-based adaptive
optimization [5.399532145408153]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、目的最適化問題の解法として設計されている。
その結果,アルゴリズムは速度,精度,効率,安定性の点で従来の近似よりも大幅に優れていた。
この研究はQAOAの全パワーを解き放つのに役立ち、実践的な古典的なタスクにおいて量子的優位性を達成するための道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T02:14:56Z) - An Empirical Evaluation of Zeroth-Order Optimization Methods on
AI-driven Molecule Optimization [78.36413169647408]
分子目的を最適化するための様々なZO最適化手法の有効性について検討する。
ZO符号に基づく勾配降下(ZO-signGD)の利点を示す。
本稿では,Guurcamol スイートから広く使用されているベンチマークタスクに対して,ZO 最適化手法の有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-27T01:58:10Z) - Generalizing Bayesian Optimization with Decision-theoretic Entropies [102.82152945324381]
統計的決定論の研究からシャノンエントロピーの一般化を考える。
まず,このエントロピーの特殊なケースがBO手順でよく用いられる獲得関数に繋がることを示す。
次に、損失に対する選択肢の選択が、どのようにして柔軟な獲得関数の族をもたらすかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T04:43:58Z) - Prog-QAOA: Framework for resource-efficient quantum optimization through classical programs [0.0]
現在の量子最適化アルゴリズムでは、元の問題を二進最適化問題として表現し、量子デバイスに適した等価イジングモデルに変換する必要がある。
目的関数を計算し、制約を認証するための古典的プログラムを設計し、後に量子回路にコンパイルする。
その結果,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) が新たに導入された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-07T18:01:01Z) - Performance comparison of optimization methods on variational quantum
algorithms [2.690135599539986]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、学術・工業研究への応用に短期的な量子ハードウェアを使用するための有望な道を提供する。
SLSQP, COBYLA, CMA-ES, SPSAの4つの最適化手法の性能について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-26T12:13:20Z) - Quantum variational optimization: The role of entanglement and problem
hardness [0.0]
本稿では, 絡み合いの役割, 変動量子回路の構造, 最適化問題の構造について検討する。
数値計算の結果,絡み合うゲートの分布を問題のトポロジに適応させる利点が示唆された。
リスク型コスト関数に条件値を適用することで最適化が向上し、最適解と重複する確率が増大することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T14:06:54Z) - Optimizing Large-Scale Hyperparameters via Automated Learning Algorithm [97.66038345864095]
ゼロ階超勾配(HOZOG)を用いた新しいハイパーパラメータ最適化法を提案する。
具体的には、A型制約最適化問題として、まずハイパーパラメータ最適化を定式化する。
次に、平均ゼロ階超勾配を用いてハイパーパラメータを更新する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-17T21:03:05Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z) - Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem
Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。
このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。
本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z) - Generalized Self-Adapting Particle Swarm Optimization algorithm with
archive of samples [0.0]
本稿では,M-GAPSOと呼ばれるアルゴリズムの新バージョンを紹介する。
GAPSOの当初の定式化と比較すると、グローバル再起動管理スキーム、R-Treeベースインデックス内のサンプル収集、グローバルな粒子性能に基づくサンプリング動作の適応、ローカル検索への具体的なアプローチの4つの特徴がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-28T00:03:17Z)
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。