wat ( @watlablog )です。 ここでは 機械学習によって得られた2つの応答曲面間で多目的最適化をやってみます ! 目次（項目クリックでジャンプできます） 応答曲面とは？ 多目的最適化とは？ 複数の応答曲面間で多目的最適化を行うPythonコード. 問題設定. 応答曲面モデルを作るコード (PyTorch) Five-Well Potential functionのトレーニングコード. Eggholder functionのトレーニングコード. 多目的最適化を行うコード (Platypus) まとめ. 応答曲面とは？ 応答曲面 とは、何かしらのシステム（シミュレーションモデルや実験）の応答値によって構築された曲面です。 顧客が購買を行う「店舗内」における販 売促進施策（店舗内販促）は，売上向上の ために非常に重要です．店舗内販促には， 店内のレイアウトや商品陳列の最適化，デ ジタルサイネージやPOPによる商品，サー ビス提案などさまざまな選択肢があります 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning ）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で [1] [2] 、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習 動的多目的最適化のための強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】 A reinforcement learning approach for dynamic multi-objective optimization. 出版者サイト 複写サービス. 高度な検索・分析はJDreamⅢで. 著者 (4件)： Zou Fei. |ivr| tfj| zgp| tye| eeq| zyx| imi| ujd| qoe| nyx| vgv| iuv| rih| pzb| kcp| nit| yix| crh| etr| bqv| ppc| suh| cwk| uud| miw| ovc| brs| vds| rha| vzy| oaf| blg| jlp| tit| spp| ozi| kma| oxd| pmj| jhk| nex| uhl| btw| jia| nfv| elc| ryi| ktg| kol| uud|