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  1. H-4. 設計製造技術研究所
  2. h-4 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1. 査読済論文

Global optimization by generalized random tunneling algorithm (5th report, approximate optimization using RBF network)

https://doi.org/10.24517/00007433
https://doi.org/10.24517/00007433
5b60768f-de4a-4d9c-ba74-551b1617f0a6
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-KITAYAMA-S-1299.pdf TE-PR-KITAYAMA-S-1299.pdf (238.9 kB)
license.icon
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル Global optimization by generalized random tunneling algorithm (5th report, approximate optimization using RBF network)
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.24517/00007433
ID登録タイプ JaLC
著者 Kitayama, Satoshi

× Kitayama, Satoshi

WEKO 275
e-Rad 90339698
金沢大学研究者情報 90339698
研究者番号 90339698

Kitayama, Satoshi

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Arakawa, Masao

× Arakawa, Masao

WEKO 9858
e-Rad 20257207

Arakawa, Masao

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Yamazaki, Koetsu

× Yamazaki, Koetsu

WEKO 9720
e-Rad 70110608
金沢大学研究者情報 70110608
研究者番号 70110608

Yamazaki, Koetsu

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著者別表示 北山, 哲士

× 北山, 哲士

北山, 哲士

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荒川, 雅生

× 荒川, 雅生

荒川, 雅生

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山崎, 光悦

× 山崎, 光悦

山崎, 光悦

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提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学大学院自然科学研究科知的システム創成
書誌情報 Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers, Part C

巻 73, 号 5, p. 1299-1306, 発行日 2007-01-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0387-5024
出版者
出版者 日本機械学会
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In practical applications, it is important to reduce the function evaluations in the simulation, and obtain the approximate optimum with high accuracy. To achieve these objectives, the integrative optimization system using the RBF Network (RBFN) and the Generalized Random Tunneling Algorithm (GRTA) is proposed in this paper. This system consists of three parts. (1) Construction of the response surface, (2) Optimization by the GRTA, and (3) Adding the sampling points. The RBFN is used to construct the response surface. The radius on RBFN, which affects the accuracy of response surface, is an important parameter. Firstly new equation for the radius is proposed, based on the examination of existing equation. Secondly a simple sampling strategy to obtain an optimum with high accuracy is also proposed. In general, the objective function and the constraints are approximated, separately. However, the optimum of response surface will often violate the constraints. To avoid such situations, the augmented objective function is utilized in this paper. Then the proposed sampling strategy is applied. Through typical benchmark problems, the validity and effectiveness are examined.
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-27 10:23:44.724465
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