論文の概要: A generalized framework for active learning reliability: survey and
benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01713v1
- Date: Thu, 3 Jun 2021 09:33:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-04 15:59:18.216025
- Title: A generalized framework for active learning reliability: survey and
benchmark
- Title（参考訳）: アクティブラーニング信頼性のための一般化フレームワーク:調査とベンチマーク
- Authors: M. Moustapha, S. Marelli and B. Sudret
- Abstract要約: 本研究では,効果的な能動学習戦略を構築するためのモジュラーフレームワークを提案する。
信頼性ベンチマーク問題20の解決策として39の戦略を考案した。
- 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: Active learning methods have recently surged in the literature due to their
ability to solve complex structural reliability problems within an affordable
computational cost. These methods are designed by adaptively building an
inexpensive surrogate of the original limit-state function. Examples of such
surrogates include Gaussian process models which have been adopted in many
contributions, the most popular ones being the efficient global reliability
analysis (EGRA) and the active Kriging Monte Carlo simulation (AK-MCS), two
milestone contributions in the field. In this paper, we first conduct a survey
of the recent literature, showing that most of the proposed methods actually
span from modifying one or more aspects of the two aforementioned methods. We
then propose a generalized modular framework to build on-the-fly efficient
active learning strategies by combining the following four ingredients or
modules: surrogate model, reliability estimation algorithm, learning function
and stopping criterion. Using this framework, we devise 39 strategies for the
solution of 20 reliability benchmark problems. The results of this extensive
benchmark are analyzed under various criteria leading to a synthesized set of
recommendations for practitioners. These may be refined with a priori knowledge
about the feature of the problem to solve, i.e., dimensionality and magnitude
of the failure probability. This benchmark has eventually highlighted the
importance of using surrogates in conjunction with sophisticated reliability
estimation algorithms as a way to enhance the efficiency of the latter.
- Abstract（参考訳）: 近年,安価な計算コストで複雑な構造的信頼性問題を解くために,能動的学習手法が普及している。
これらの方法は、元の極限状態関数の安価なサロゲートを適応的に構築することによって設計される。
そのようなサロゲートの例としては、多くのコントリビューションで採用されているガウス過程モデルがあり、最も一般的なものは、効率的なグローバル信頼性分析(EGRA)とアクティブなクリグ・モンテカルロシミュレーション(AK-MCS)である。
本稿では, 提案手法のほとんどが, 上記の2つの手法の1つ以上の側面の修正によるものであることを示すため, 最近の文献を調査した。
提案手法は,サロゲートモデル,信頼性推定アルゴリズム,学習関数,停止基準の4つの要素を組み合わせることで,オンザフライで効率的なアクティブラーニング戦略を構築するための汎用モジュラーフレームワークを提案する。
このフレームワークを用いて,20の信頼性ベンチマーク問題に対する39の戦略を考案する。
この広範なベンチマークの結果は様々な基準で分析され、実践者のための一連の推奨事項が合成された。
これらは、解決すべき問題の特質、すなわち、故障確率の次元と大きさに関する事前知識によって洗練することができる。
このベンチマークは最終的に、サロゲートを高度な信頼性推定アルゴリズムと組み合わせて、後者の効率を向上させることの重要性を強調した。
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