ネットワーク学習による逆最適化問題の一般解法
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概要
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既に提案した逆最適化問題の解法に初期値の依存性があるため,場合によっては半正定値である評価関数が定まらないことがあった。本論文では,この問題を解決するため新たな再帰的首座小行列修正法を用いたネットワーク学習による逆最適化問題の一般解法を提案する。この再帰的首座小行列修正法とは,評価関数の評価パラメータ行列の首座小行列の順でSchur complementの適用により,半正定を満たさない評価パラメータ行列に対して修正を行ない,半正定行列にすることである。シミュレーション実験において,幾つかの例題を通じて提案法の有効性を確認した。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-17
著者
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