論文の概要: Generate plane quad mesh with neural networks and tree search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07613v3
- Date: Sun, 30 Apr 2023 16:25:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 22:01:12.179924
- Title: Generate plane quad mesh with neural networks and tree search
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークと木探索による平面クワッドメッシュの生成
- Authors: Hua Tong
- Abstract要約: TreeMeshは、強化学習(教師付き学習も可能)と新しいモンテカルロ木探索(MCTS)を利用する方法である。
本プログラムは, 薄膜材料に共通する種子密度変化境界に対して, 高い優位性を示す。
- 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 quality of mesh generation has long been considered a vital aspect in
providing engineers with reliable simulation results throughout the history of
the Finite Element Method (FEM). The element extraction method, which is
currently the most robust method, is used in business software. However, in
order to speed up extraction, the approach is done by finding the next element
that optimizes a target function, which can result in local mesh of bad quality
after many time steps. We provide TreeMesh, a method that uses this method in
conjunction with reinforcement learning (also possible with supervised
learning) and a novel Monte-Carlo tree search (MCTS) (Coulom(2006), Kocsis and
Szepesv\'ari(2006), Browne et~al.(2012)). The algorithm is based on a
previously proposed approach (Pan et~al.(2021)). After making many improvements
on DRL (algorithm, state-action-reward setting) and adding a MCTS, it
outperforms the former work on the same boundary. Furthermore, using tree
search, our program reveals much preponderance on seed-density-changing
boundaries, which is common on thin-film materials.
- Abstract（参考訳）: メッシュ生成の品質は、FEM(Finite Element Method)の歴史を通じて、エンジニアに信頼性の高いシミュレーション結果を提供する上で、長い間重要な側面と考えられてきた。
現在最も堅牢な手法である要素抽出法は、ビジネスソフトウェアで使用されている。
しかし、抽出を高速化するために、ターゲット関数を最適化する次の要素を見つけることで、多くの時間ステップの後、ローカルメッシュの品質が低下する可能性がある。
強化学習(教師付き学習も可能)と、新しいモンテカルロ木探索(mcts)(coulom(2006), kocsis and szepesv\'ari(2006), browne et~al)と連携して、この手法を使用する手法であるtreemeshを提供する。
(2012)).
このアルゴリズムは以前に提案されたアプローチ(Pan et~al)に基づいている。
(2021)).
DRL (algorithm, state-action-reward set) に多くの改良を加え、MCTSを追加した後、同じ境界における前の作業よりも優れている。
さらに,本プログラムでは,薄膜材料に共通する種子密度変化境界を,木探索を用いて予測する。
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