論文の概要: Parameter Tuning Strategies for Metaheuristic Methods Applied to
Discrete Optimization of Structural Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06186v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 17:34:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-11 16:43:40.823948
- Title: Parameter Tuning Strategies for Metaheuristic Methods Applied to
Discrete Optimization of Structural Design
- Title（参考訳）: 構造設計の離散最適化におけるメタヒューリスティック法のパラメータチューニング戦略
- Authors: Iv\'an Negrin and Dirk Roose and Ernesto Chagoy\'en
- Abstract要約: 本稿では, 鉄筋コンクリート(RC)構造物の設計最適化のためのメタヒューリスティック手法のパラメータを調整するためのいくつかの手法を提案する。
平均性能曲線の下での面積に基づいて, 実用性指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents several strategies to tune the parameters of
metaheuristic methods for (discrete) design optimization of reinforced concrete
(RC) structures. A novel utility metric is proposed, based on the area under
the average performance curve. The process of modelling, analysis and design of
realistic RC structures leads to objective functions for which the evaluation
is computationally very expensive. To avoid costly simulations, two types of
surrogate models are used. The first one consists of the creation of a database
containing all possible solutions. The second one uses benchmark functions to
create a discrete sub-space of them, simulating the main features of realistic
problems. Parameter tuning of four metaheuristics is performed based on two
strategies. The main difference between them is the parameter control
established to perform partial assessments. The simplest strategy is suitable
to tune good `generalist' methods, i.e., methods with good performance
regardless the parameter configuration. The other one is more expensive, but is
well suited to assess any method. Tuning results prove that Biogeography-Based
Optimization, a relatively new evolutionary algorithm, outperforms other
methods such as GA or PSO for such optimization problems, due to its particular
approach of applying recombination and mutation operators.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 鉄筋コンクリート(RC)構造物の設計最適化のためのメタヒューリスティック手法のパラメータを調整するためのいくつかの手法を提案する。
平均性能曲線の下の領域に基づいて,新しい実用度指標を提案する。
現実的なRC構造のモデリング、解析、設計のプロセスは、その評価が計算的に非常に高価である客観的な機能をもたらす。
コストのかかるシミュレーションを避けるため、2種類のサロゲートモデルが使用される。
最初の1つは、可能なすべてのソリューションを含むデータベースの作成です。
2つ目は、ベンチマーク関数を使用して、個々のサブスペースを作成し、現実的な問題の主な特徴をシミュレートする。
4つのメタヒューリスティックのパラメータチューニングは2つの戦略に基づいて行われる。
両者の主な違いは、部分的な評価を行うために確立されたパラメータ制御である。
最も単純な戦略は、パラメータの設定にかかわらず、優れた'ジェネリスト'メソッド、すなわち優れたパフォーマンスを持つメソッドをチューニングするのに適している。
もう1つはより高価だが、あらゆる方法を評価するのに適している。
チューニングの結果、比較的新しい進化的アルゴリズムであるバイオジオグラフィーに基づく最適化は、リコンビネーションや突然変異演算子を適用するという特定のアプローチにより、GAやPSOといった他の手法よりも優れていることが証明された。
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