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直系滨田;顺辅一木

自由处理船体状况，以验证效率何时与弱效率一致。 （英语） Zbl 1486.90174号

J.优化。理论应用。 192，第1期，248-270（2022）.
本文给出了当集合的自由处理壳为凸时，当效率与弱效率一致时的一个条件，并在该特征成立的情况下给出了四类优化问题。作者给出的主要定理应用于最小绝对收缩和选择算子（LASSO），表明对于LASSO的多目标版本，所有弱有效解都是有效的。数值模拟表明，这种等价性有助于加速LASSO的超参数搜索。
审核人：Silvija Vlah Jerić（萨格勒布）

MSC公司：

90C29型 多目标规划
90C25型 凸面编程

关键词：

多目标优化;自由处置船体;低效率;效率;稀疏建模

软件：

UCI-毫升;MOEA/D公司;玻璃纤维;NBI公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Hamada}和\textit{S.Ichiki}，J.Optim。理论应用。192，编号1，248--270（2022；Zbl 1486.90174）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Aeberhard，S.，Coomans，D.，de Vel，O.：高维环境中分类器的比较。北昆士兰詹姆斯·库克大学计算机科学系和数学与统计系技术代表92-02（1992年）
[2] Al-Mezel，特区；Al-Solamy，FRM公司；Ansari，QH，不动点理论，变分分析和优化（2014），博卡拉顿：CRC出版社，博卡拉顿·Zbl 1291.90007号 ·doi:10.1201/b17068
[3] Benoist，J。；Popovici，N.，有限维完全阴影集有效边界的结构，J.Math。分析。申请。，250，1，98-117（2000年）·兹比尔1009.90104 ·doi:10.1006/jmaa.2000.6960
[4] Buza，K。；Spiliopoulou，M。；Schmidt-Thieme，B。；Janning，R.，博客反馈预测，数据分析，机器学习和知识发现。分类、数据分析和知识组织研究，145-152（2014），柏林：施普林格，柏林·Zbl 1301.68022号 ·doi:10.1007/978-3-319-01595-8
[5] 卡索蒂，M。；巴拉比奥，D。；托德斯基尼，R。；Consonni，V.，一种基于相似性的QSAR模型，用于预测对肥头小须鲸（黑鲷）的急性毒性，SAR QSAR Environ。研究，26，217-243（2015）·doi:10.1080/1062936X.2015.1018938
[6] 科埃略，F。；Costa，M。；Verleysen，M。；Braga，AP，LASSO多目标学习算法用于特征选择，Soft。计算。，24, 13209-13217 (2020) ·doi:10.1007/s00500-020-04734-w
[7] Cortez，P.，Morais，A.：使用气象数据预测森林火灾的数据挖掘方法。收录于：Neves，J.、Santos，M.F.、Machado，J（编辑）《第13届EPIA 2007-葡萄牙人工智能会议论文集》，人工智能新趋势，第512-523页。APPIA，吉马朗斯（2007年）。http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez/fires.pdf
[8] 达斯，I。；Dennis，JE，正规边界交集：非线性多准则优化问题中生成Pareto曲面的新方法，SIAM J.Optim。，8, 3, 631-657 (1998) ·Zbl 0911.90287号 ·doi:10.1137/S1052623496307510
[9] Dua，D.，Graff，C.：UCI机器学习库（2017）。http://archive.ics.uci.edu/ml
[10] 埃尔戈特，M。；Nickel，S.，关于确定帕累托最优所需的标准数量，数学。方法操作。决议，55，3，329-345（2002）·Zbl 1031.90030号 ·数字标识代码：10.1007/s0018602007
[11] Eichfelder，G.，《多目标优化中的自适应标量化方法》（2008），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 1145.90001号 ·doi:10.1007/978-3-540-79159-1
[12] 弗里德曼，J。；哈斯蒂，T。；Tibshirani，R.，用图形LASSO进行稀疏逆协方差估计，生物统计学，9，3，432-441（2007）·Zbl 1143.62076号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxm045
[13] 吉尔，D。；Girela，JL；德胡安，J。；戈麦斯·托雷斯，MJ；Johnsson，M.，人工智能方法预测精液质量，专家系统。申请。，39, 16, 12564-12573 (2012) ·doi:10.1016/j.eswa.2012.05.028
[14] 格拉芙，F。；惠普公司Kriegel；舒伯特，M。；Pölsterl，S。；卡瓦拉罗。；Fichtinger，G。；马特尔，A。；Peters，T.，使用径向图像描述符在CT图像中进行二维图像配准，医学图像计算和计算机辅助干预-MICCAI 2011，607-614（2011），柏林：施普林格，柏林·doi:10.1007/978-3-642-23629-7_74
[15] 希比里，M。；van de Geer，S.，《平滑法和其他（ell_1+ell_2）惩罚法》，电子。J.Stat.，5，1184-1226（2011）·兹比尔1274.62443 ·doi:10.1214/11-EJS638
[16] Kobayashi，K.、Hamada，N.、Sannai，A.、Tanaka，A.、Bannai，K.和Sugiyama，M.：Bézier单纯形拟合：描述多目标优化中小样本单纯形问题的Pareto前沿。参见：《第三十三届AAAI人工智能会议记录》，AAAI-19，第33卷，第2304-2313页。AAAI出版社（2019）。doi:10.1609/aaai.v33i01.33012304
[17] 拉托雷，D。；Popovici，N.，Arcwise锥拟凸多准则优化，Oper。Res.Lett.公司。，38, 2, 143-146 (2010) ·Zbl 1185.90184号 ·doi:10.1016/j.orl.2009.11.003
[18] Lowe，T。；蒂斯，JF；沃德·J。；Wendell，R.，《关于多目标数学规划的有效解》，Manag。科学。，30, 11, 1346-1349 (1984) ·Zbl 0553.90095号 ·doi:10.1287/mnsc.3011.1346
[19] Luc，D.，《向量优化理论》。经济学和数学系统讲稿（1989），柏林：施普林格，柏林
[20] 马利弗特，C。；Boissard，N.，严格拟凸目标的有效集结构，J.凸分析。，1, 143-150 (1994) ·兹伯利0836.90130
[21] Matous̆ek，J.：《离散几何讲座》，《数学研究生文本》，第212卷。斯普林格，纽约（2002）·Zbl 0999.52006号
[22] 梅萨克，A。；Mattson，CA，保证完全Pareto边界均匀表示的正态约束方法，AIAA J.，42，10，2101-2111（2004）·数字对象标识代码：10.2514/1.8977
[23] Miettinen，K.，非线性多目标优化，运筹学与管理科学国际系列（1999），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 0949.90082号
[24] Nesterov，Y.：凸优化入门讲座：基础课程。Kluwer学术出版社（2004）·Zbl 1086.90045号
[25] Ortigosa，I.、Lopez，R.、Garcia，J.：帆船剩余阻力预测的神经网络方法。附：2007年国际海洋工程会议论文集（2007）
[26] Pascoletti，A。；Serafini，P.，《矢量优化问题的标量化》，J.Optim。理论应用。，42, 499-524 (1984) ·Zbl 0505.90072号 ·doi:10.1007/BF00934564
[27] Popovici，N.，Pareto可约多准则优化问题，优化，54，3，253-263（2005）·Zbl 1087.90070号 ·网址：10.1080/02331930500096213
[28] Popovici，N.，字典拟凸多准则优化中有效集的结构，Oper。Res.Lett.公司。，34, 2, 142-148 (2006) ·doi:10.1016/j.orl.2005.03.003
[29] 波波维奇，N.，《在帕累托可约性中涉及Helly数》，Oper。Res.Lett.公司。，36, 2, 173-176 (2008) ·Zbl 1163.90736号 ·doi:10.1016/j.orl.2007.09.002
[30] Rafiei，MH；Adeli，H.，房地产单位销售价格估算的新型机器学习模型，J.Constr。工程管理。，142, 2, 04015066 (2016) ·doi:10.1061/（ASCE）CO.1943-7862.0001047
[31] Sato，H.：MOEA/D中的反向PBI及其对多目标优化搜索性能的影响。摘自：《2014年遗传和进化计算年会论文集》，GECCO’14，第645-652页。ACM，纽约（2014）。doi:10.1145/2576768.2598297
[32] Tanaka，A.、Sannai，A.、Kobayashi，K.、Hamada，N.：Bézier单纯形拟合的渐近风险。摘自：《AAAI人工智能会议记录》，第34卷，第2416-2424页（2020年）。doi:10.1609/aaai.v34i03.5622。https://ojs.aaai.org/index.php/aaai/article/view/5622
[33] Tibshirani，R.，通过LASSO，J.R.Stat.Soc.Ser.回归收缩和选择。B（Methodol.），58，1，267-288（1996）·Zbl 0850.62538号
[34] 蒂布希拉尼，R。；桑德斯，M。；Rosset，S。；朱，J。；K.奈特（K.K.Knight），《通过融合LASSO，J.R.Stat.Soc.Ser的稀疏与平滑》。B（Stat.Methodol.），67，1，91-108（2005）·Zbl 1060.62049号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2005.00490.x
[35] Tibshirani，RJ，LASSO问题和独特性，电子。《美国法律总汇》第7卷，1456-1490页（2013年）·兹比尔1337.62173 ·doi:10.1214/13-EJS815
[36] Ward，J.，凸目标的有效集结构，数学。操作。第14、2、249-257号决议（1989年）·Zbl 0673.90080号 ·doi:10.1287/门14.2.249
[37] 袁，M。；Lin，Y.，《分组变量回归中的模型选择和估计》，J.R.Stat.Soc.Ser。B（Stat.Methodol.），68，1，49-67（2006）·Zbl 1141.62030号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2005302.x
[38] 张，Q。；Li，H.，MOEA/D：基于分解的多目标进化算法，IEEE Trans。进化。计算。，11, 6, 712-731 (2007) ·doi:10.1109/TEVC.2007.892759
[39] 邹，H。；Hastie，T.，《通过弹性网进行正则化和变量选择》，J.R.Stat.Soc.Ser。B（Stat.Methodol.），67，2，301-320（2005）·Zbl 1069.62054号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x
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