タスクフリーな適応的メタブラックボックス最適化

要約

従来のメタブラックボックス最適化は、事前に大量の学習タスクを必要とする点が課題でした。本研究が提案するABOMは、ターゲットタスクのデータのみを用いてオンラインでパラメータを適応させる手法です。事前学習なしのゼロショット最適化を実現し、無人航空機の経路計画などの実用的な問題で高い性能を示しました。

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