ライオンソルバー

LIONsolverは、データマイニング、ビジネスインテリジェンス、分析、モデリング、およびリアクティブビジネスインテリジェンスアプローチのための統合ソフトウェアです。^{[ 1 ]}非営利版はLIONosoとして利用可能です。

LIONsolverは、モデルの構築、可視化、およびビジネスやエンジニアリングプロセスの改善に使用されます。

これはデータと定量モデルに基づいた意思決定のためのツールであり、ほとんどのデータベースや外部プログラムと接続できます。

このソフトウェアはGrapheurのビジネスインテリジェンスと完全に統合されており、より高度なユーザー向けに設計されています。

概要

LIONsolverは、ソフトウェアシステムの実行中に動作する自己調整スキームの使用を提唱するリアクティブサーチ最適化^{[ 2 ]}の研究原理に基づいています。学習とインテリジェント最適化とは、オンライン機械学習スキームを最適化ソフトウェアに統合し、過去の実行と人間のフィードバックから学習できるようにすることです。関連するアプローチとしては、リアクティブサーチ最適化を含む設計空間を直接定義する方法を提供する最適化によるプログラミング^{[ 3 ]}と、適応型問題解決アルゴリズムを提唱する自律探索 ^{[ 4 ]があります。}

このソフトウェアのバージョン2.0は2011年10月1日にリリースされ、Windowsに加えてUnixおよびMac OS Xオペレーティングシステムにも対応しました。

モデリングコンポーネントには、ニューラルネットワーク、多項式、局所加重ベイズ回帰、k平均クラスタリング、自己組織化マップが含まれます。非商用利用および授業での利用に限り、無料の学術ライセンスが利用可能です。

^{LIONsolver [ 5 ]}のソフトウェアアーキテクチャは、対話型の多目的最適化を可能にし、結果を視覚化し、ソリューション分析と意思決定プロセスを容易にするユーザーインターフェースを備えています。このアーキテクチャは、問題固有の拡張を可能にし、多数の異なる潜在的ソリューションを持つすべての最適化スキームの後処理ツールとして適用できます。このアーキテクチャが特定の問題解決または最適化手法と密接に結合されている場合、最終的な意思決定者がループに参加する効果的な対話型スキームを開発できます。^{[ 6 ]}

2013年4月24日、LIONsolverは、パーキンソン病患者のために「群衆の知恵」を活用するコンテストであるマイケル・J・フォックス財団-Kaggleパーキンソン病データチャレンジで 1位を獲得した。^[⁷^]

参考文献

↑バッティティ、ロベルト。マウロ・ブルナート;フランコ・マシア (2008)。リアクティブ検索とインテリジェントな最適化。スプリンガー・フェルラーグ。ISBN 978-0-387-09623-0。
↑バッティティ、ロベルト。ジャンピエトロ・テッキオーリ (1994)。「反応性タブー検索」(PDF)。ORSA コンピューティングに関するジャーナル。6 (2): 126–140 .土井: 10.1287/ijoc.6.2.126。
↑ Holger, Hoos (2012). "Programming by optimization" . Communications of the ACM . 55 (2): 70–80 . doi : 10.1145/2076450.2076469 .
↑ユセフ、ハマディ。 E.モンフロイ。 F. ソービオン (2012)。自律検索。ニューヨーク: Springer Verlag。ISBN 978-3-642-21433-2。
↑ Battiti, Roberto; Mauro Brunato (2010). Learning and Intelligent Optimization [ Proceedings Learning and Intelligent OptimizatioN LION 4, Jan 18-22, 2010, Venice, Italy. ] (PDF) . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6073. pp. 232– 246. doi : 10.1007/978-3-642-13800-3 . ISBN 978-3-642-13799-0。
↑ Battiti, Roberto; Andrea Passerini (2010). "Brain-Computer Evolutionary Multi-Objective Optimization (BC-EMO): a genetic algorithm adapting to the decision maker" (PDF) . IEEE Transactions on Evolutionary Computation . 14 (15): 671– 687. doi : 10.1109/TEVC.2010.2058118 .
↑ "スマートフォンデータへの「機械学習アプローチ」が、マイケル・J・フォックス財団パーキンソン病データチャレンジで1万ドルの最優秀賞を獲得。MJFF。2013年4月24日。

外部リンク

LIONsolver公式非営利サイト

[1] バッティティ、ロベルト。マウロ・ブルナート;フランコ・マシア (2008)。リアクティブ検索とインテリジェントな最適化。スプリンガー・フェルラーグ。ISBN 978-0-387-09623-0。

[2] バッティティ、ロベルト。ジャンピエトロ・テッキオーリ (1994)。「反応性タブー検索」(PDF)。ORSA コンピューティングに関するジャーナル。6 (2): 126–140 .土井: 10.1287/ijoc.6.2.126。

[3] Holger, Hoos (2012). "Programming by optimization" . Communications of the ACM . 55 (2): 70–80 . doi : 10.1145/2076450.2076469 .

[4] ユセフ、ハマディ。 E.モンフロイ。 F. ソービオン (2012)。自律検索。ニューヨーク: Springer Verlag。ISBN 978-3-642-21433-2。

[5] Battiti, Roberto; Mauro Brunato (2010). Learning and Intelligent Optimization [ Proceedings Learning and Intelligent OptimizatioN LION 4, Jan 18-22, 2010, Venice, Italy. ] (PDF) . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6073. pp. 232– 246. doi : 10.1007/978-3-642-13800-3 . ISBN 978-3-642-13799-0。

[6] Battiti, Roberto; Andrea Passerini (2010). "Brain-Computer Evolutionary Multi-Objective Optimization (BC-EMO): a genetic algorithm adapting to the decision maker" (PDF) . IEEE Transactions on Evolutionary Computation . 14 (15): 671– 687. doi : 10.1109/TEVC.2010.2058118 .

[7] "スマートフォンデータへの「機械学習アプローチ」が、マイケル・J・フォックス財団パーキンソン病データチャレンジで1万ドルの最優秀賞を獲得。MJFF。2013年4月24日。

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