非標準形2次評価関数の逆最適化問題へのニューラルネットワークアプローチ
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概要
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本論文では,非標準形2次評価関数を対象とする逆最適化問題を解く新しいニューラルネットワークアプローチを提案する.ここでの逆最適化問題とは,与えられた解と線形制約条件の下でこの解を最適とする非標準形2次評価関数を求めることである.しかし,標準形の場合とは異なり活性となる制約条件が1個の場合でも評価関数は一意に定まらない.この困難に対し,標準形2次評価関数に最も近い評価関数を求めることを提案する.距離の指標として評価関数の非対角要素の絶対値和と自乗和を考える.前者の距離関数を用いて非対角要素に対して忘却付き構造学習を行ない,簡単化された評価関数をうまく求めることができる.さらに活性となる制約条件が2個の場合評価関数の評価パラメータ及びラグランジュ乗数と勾配ベクトルの関係について分析する.
- 1996-06-21