Introducing assignment functions to Bayesian optimization algorithms
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概要
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In this paper, we improve Bayesian optimization algorithms by introducing proportionate and rank-based assignment functions. A Bayesian optimization algorithm builds a Bayesian network from a selected sub-population of promising solutions, and this probabilistic model is employed to generate the offspring of the next generation. Our method assigns each solution a relative significance based on its fitness, and this information is used in building the Bayesian network model. These assignment functions can improve the quality of the model without performing an explicit selection on the population. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of this method compared to a conventional BOA.
- 2008-01-02
著者
-
棟朝 雅晴
北海道大学情報基盤センター 大規模計算システム研究部門
-
棟朝 雅晴
北海道大学情報基盤センター
-
Munetomo Masaharu
Information Initiative Center Hokkaido University
-
Masaharu Munetomo
Information Initiative Center Hokkaido University Sapporo Japan
-
Munetomo Masaharu
Hokkaido Univ. Sapporo Jpn
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