論文の概要: Multi-Objective Constrained Optimization for Energy Applications via Tree Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03140v1
• Date: Thu, 4 Nov 2021 20:18:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-08 14:00:53.999156
• Title: Multi-Objective Constrained Optimization for Energy Applications via Tree Ensembles
• Title（参考訳）: 木組によるエネルギー応用のための多目的制約最適化
• Authors: Alexander Thebelt, Calvin Tsay, Robert M. Lee, Nathan Sudermann-Merx, David Walz, Tom Tranter and Ruth Misener
• Abstract要約: エネルギーシステムの最適化問題は、強い非線形系の挙動と複数の競合する目的のために複雑である。 場合によっては、提案された最適解は、物理的性質や安全クリティカルな操作条件に関連する明示的な入力制約に従う必要がある。 本稿では,ブラックボックス問題に対する制約付き多目的最適化のためのツリーアンサンブルを用いた新しいデータ駆動戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.23285485923913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Energy systems optimization problems are complex due to strongly non-linear system behavior and multiple competing objectives, e.g. economic gain vs. environmental impact. Moreover, a large number of input variables and different variable types, e.g. continuous and categorical, are challenges commonly present in real-world applications. In some cases, proposed optimal solutions need to obey explicit input constraints related to physical properties or safety-critical operating conditions. This paper proposes a novel data-driven strategy using tree ensembles for constrained multi-objective optimization of black-box problems with heterogeneous variable spaces for which underlying system dynamics are either too complex to model or unknown. In an extensive case study comprised of synthetic benchmarks and relevant energy applications we demonstrate the competitive performance and sampling efficiency of the proposed algorithm compared to other state-of-the-art tools, making it a useful all-in-one solution for real-world applications with limited evaluation budgets.
• Abstract（参考訳）: エネルギーシステムの最適化問題は、強非線形システムの振舞いと複数の競合する目的、例えば、経済的利益と環境影響によって複雑である。 さらに、多数の入力変数と異なる変数タイプ、例えば連続型と分類型は、現実世界のアプリケーションに一般的に存在する課題である。 提案された最適解は、物理的性質や安全クリティカルな運転条件に関連する明示的な入力制約に従う必要がある。 本稿では,木アンサンブルを用いた新しいデータ駆動型手法を提案し,システム力学が複雑すぎる不均一な変数空間を持つブラックボックス問題に対する制約付き多目的最適化を提案する。 総合ベンチマークと関連するエネルギー応用からなる広範囲なケーススタディにおいて,提案手法の競合性能とサンプリング効率を他の最先端ツールと比較し,評価予算の少ない実世界のアプリケーションにとって有用なオールインワンソリューションとなることを示す。

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