論文の概要: DEFT-FUNNEL: an open-source global optimization solver for constrained
grey-box and black-box problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12637v1
- Date: Sun, 29 Dec 2019 11:43:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-17 08:13:54.104443
- Title: DEFT-FUNNEL: an open-source global optimization solver for constrained
grey-box and black-box problems
- Title（参考訳）: DEFT-FUNNEL:制約付きグレーボックス問題とブラックボックス問題に対するオープンソースグローバル最適化
- Authors: Phillipe R. Sampaio
- Abstract要約: DEFT-FUNNELは、一般的な制約付きグレーボックス問題とブラックボックス問題に対する、オープンソースのグローバル最適化アルゴリズムである。
実験に使用するテストセットのコードもGithubリポジトリから入手可能だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The fast-growing need for grey-box and black-box optimization methods for
constrained global optimization problems in fields such as medicine, chemistry,
engineering and artificial intelligence, has contributed for the design of new
efficient algorithms for finding the best possible solution. In this work, we
present DEFT-FUNNEL, an open-source global optimization algorithm for general
constrained grey-box and black-box problems that belongs to the class of
trust-region sequential quadratic optimization algorithms. It extends the
previous works by Sampaio and Toint (2015, 2016) to a global optimization
solver that is able to exploit information from closed-form functions.
Polynomial interpolation models are used as surrogates for the black-box
functions and a clustering-based multistart strategy is applied for searching
for the global minima. Numerical experiments show that DEFT-FUNNEL compares
favorably with other state-of-the-art methods on two sets of benchmark
problems: one set containing problems where every function is a black box and
another set with problems where some of the functions and their derivatives are
known to the solver. The code as well as the test sets used for experiments are
available at the Github repository http://github.com/phrsampaio/deft-funnel.
- Abstract（参考訳）: 医学、化学、工学、人工知能といった分野における制約付きグローバル最適化問題に対するグレーボックスとブラックボックス最適化手法の急速な需要は、最良の解を見つけるための新しい効率的なアルゴリズムの設計に寄与している。
本稿では,信頼領域逐次2次最適化アルゴリズムに属する一般制約付きグレイボックス問題とブラックボックス問題に対する,オープンソースのグローバル最適化アルゴリズムdeft-funnelを提案する。
sampaioとtoint(2015, 2016)による以前の成果を、クローズドフォーム関数からの情報を活用可能なグローバル最適化ソルバに拡張したものだ。
多項式補間モデルはブラックボックス関数のサロゲートとして使われ、クラスタリングベースのマルチスタート戦略はグローバルミニマの探索に適用される。
数値実験により、DEFT-FUNNELは2つのベンチマーク問題に対して、各関数がブラックボックスであるような問題を含む一組と、ある関数とその導関数がソルバに既知であるような問題を含む一組とを比較できる。
実験に使用されるコードとテストセットは、githubリポジトリのhttp://github.com/phrsampaio/deft-funnel.com/で入手できる。
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