ベイズ的測度最適化
Bayesian Measure Optimization

概要

ベイズ的測度最適化(Bayesian Measure Optimization: BMO)を提案する。BMOでは、未知関数の積分値に関してある測度を最適化するために、次に評価を行う関数の入力点を求める、ベイズ的最適化を一般化した問題である。BMOに対しメタアルゴリズムを提案する。入力ノイズを含むベイズ的最適化と最大部分配列問題をBMOの応用問題として提案手法が有効に働くことを示す。

産業界への展開例・適用分野

本研究は入力ノイズありベイズ最適化問題に応用することができる。具体的には、ベイズ最適化は工場の生産ラインの最適化やロボット制御、コンピュータシミュレーション等様々な分野で適用することができる。特に、実応用に頻出する入力ノイズが存在する場合に対しても本研究は適用可能である

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
林 勝悟	知能情報学専攻	鹿島研究室	博士2回生

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