Study on Effective Learning on Multi-objective Sequential Optimization and its Applications

多目标序列优化的有效学习及其应用研究

• 批准号: 16K01269
• 负责人: YUN YEBOON
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Kansai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-01 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K01269/
• 关键词: 逐次近似最適化; 機械学習; モデル予測; メター学習; meta-learning; RBF neural networks; hyper-parameter; 多目的モデル予測制御; サポートベクターマシン; モデル予測制御; 多目的最適化; ニューラルネットワーク; 遺伝的アルゴリズム; メタモデル; 計算知能; 工学設計; 多目的逐次近似最適化

项目成果

Meta-Learning of Selecting Optimal Hyperparameters for RBF Networks

RBF 网络最优超参数选择的元学习

• 发表时间: 2019
• 期刊: 第62回自動制御連合講演会論文集
• 作者: S. Yoshida，Y．B. Yun;H．Nakayama;M．Yoon
• 通讯作者: M．Yoon

Multi-objective Model Predictive Control

• DOI: 10.1007/978-3-642-04045-0_24
• 发表时间: 2010-01-01
• 期刊: MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING FOR SUSTAINABLE ENERGY AND TRANSPORTATION SYSTEMS
• 作者: Nakayama, Hirotaka;Yun, Yeboon;Shirakawa, Masakazu
• 通讯作者: Shirakawa, Masakazu

University of Waterloo(Canada)

滑铁卢大学（加拿大）

Proposal of Meta-Learning in RBF Networks

RBF网络元学习的提出

• 发表时间: 2019
• 作者: S．Yoshida;Y．B. Yun
• 通讯作者: Y．B. Yun

On selecting hyper-parameters in RBF networks

RBF网络中超参数的选择

• 发表时间: 2019
• 期刊: International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis and International Conference on Optimization: Techniques and Applications
• 作者: S. Yoshida，Y．B. Yun;H．Nakayama;M．Yoon
• 通讯作者: M．Yoon