Fugu-MT 論文翻訳(概要): Surrogate-assisted distributed swarm optimisation for computationally expensive geoscientific models

論文の概要: Surrogate-assisted distributed swarm optimisation for computationally expensive geoscientific models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06843v3
Date: Mon, 26 Jun 2023 18:39:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-28 18:15:54.495788
Title: Surrogate-assisted distributed swarm optimisation for computationally expensive geoscientific models
Title（参考訳）: 計算コストの高い地質モデルのための代理支援分散Swarm最適化
Authors: Rohitash Chandra, Yash Vardhan Sharma
Abstract要約: 並列計算アーキテクチャ上での分散Swarm最適化におけるサロゲートに基づく適合度評価を実装した。この結果は,ベンチマーク関数とバッドランド景観の進化モデルに対して非常に有望な結果を示す。この論文の主な貢献は、測地モデルに対する代理に基づく最適化の適用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8627798812601288
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Evolutionary algorithms provide gradient-free optimisation which is beneficial for models that have difficulty in obtaining gradients; for instance, geoscientific landscape evolution models. However, such models are at times computationally expensive and even distributed swarm-based optimisation with parallel computing struggles. We can incorporate efficient strategies such as surrogate-assisted optimisation to address the challenges; however, implementing inter-process communication for surrogate-based model training is difficult. In this paper, we implement surrogate-based estimation of fitness evaluation in distributed swarm optimisation over a parallel computing architecture. We first test the framework on a set of benchmark optimisation problems and then apply it to a geoscientific model that features a landscape evolution model. Our results demonstrate very promising results for benchmark functions and the Badlands landscape evolution model. We obtain a reduction in computational time while retaining optimisation solution accuracy through the use of surrogates in a parallel computing environment. The major contribution of the paper is in the application of surrogate-based optimisation for geoscientific models which can in the future help in a better understanding of paleoclimate and geomorphology.
Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズムは、勾配を得るのに困難であるモデル、例えば地質学的景観進化モデルに有利な勾配のない最適化を提供する。しかし、そのようなモデルは計算コストが高く、並列コンピューティングの困難を伴う分散swarmベースの最適化さえある。課題に対処するために,サロゲート支援最適化などの効率的な戦略を取り入れることができるが,サロゲートベースモデルトレーニングのためのプロセス間通信の実装は困難である。本稿では,並列コンピューティングアーキテクチャ上での分散Swarm最適化において,サロゲートに基づく適合度評価を実装した。筆者らはまず,一連のベンチマーク最適化問題に基づいてフレームワークをテストし,地形進化モデルを備えた地質学的モデルに適用する。この結果は,ベンチマーク関数とバッドランド景観の進化モデルに対して非常に有望な結果を示す。並列計算機環境におけるサロゲートを用いて最適化解の精度を維持しつつ計算時間を短縮する。この論文の主な貢献は、将来古気候や地形の理解を深める上で役立つ地球科学的モデルへの代理に基づく最適化の適用である。

関連論文リスト

Comparative study of regression vs pairwise models for surrogate-based heuristic optimisation [1.2535250082638645]
本稿では, シュロゲート問題の定式化を, 適合度を近似する回帰モデル(表面シュロゲートモデル)と, 分類モデル(ペアワイズ・シュロゲートモデル)を結合する新しい方法の両方として扱う。オンライン機械学習に基づくサロゲートモデルを用いる場合の全体探索の性能は、予測モデルの精度だけでなく、正または負のケースに対するバイアスの種類にも依存する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-04T13:19:06Z)
Bridging Model-Based Optimization and Generative Modeling via Conservative Fine-Tuning of Diffusion Models [54.132297393662654]
本稿では,RLによる報酬モデルの最適化により,最先端拡散モデルを微調整するハイブリッド手法を提案する。我々は、報酬モデルの補間能力を活用し、オフラインデータにおいて最良の設計を上回るアプローチの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:57:29Z)
Implicitly Guided Design with PropEn: Match your Data to Follow the Gradient [52.2669490431145]
PropEnは'matching'にインスパイアされている。一致したデータセットによるトレーニングは、データ分布内に留まりながら、興味のある性質の勾配を近似することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-28T11:30:19Z)
Efficient Inverse Design Optimization through Multi-fidelity Simulations, Machine Learning, and Search Space Reduction Strategies [0.8646443773218541]
本稿では,限られた計算量で制約されたシナリオにおける逆設計最適化プロセスの拡張を目的とした手法を提案する。提案手法はエアフォイル逆設計とスカラーフィールド再構成の2つの異なる工学的逆設計問題について解析する。特に、この方法は、任意の逆設計アプリケーションに適用可能であり、代表的低忠実MLモデルと高忠実度シミュレーションの相乗効果を容易にし、様々な集団ベース最適化アルゴリズムにシームレスに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-06T18:20:46Z)
Robust Model-Based Optimization for Challenging Fitness Landscapes [96.63655543085258]
タンパク質の設計には、フィットネスのランドスケープの最適化が含まれる。指導法は, トレーニングセットにおける高適合度サンプルの多彩さに課題を呈する。デザイン空間における「分離」というこの問題は、既存のモデルベース最適化ツールにおいて重大なボトルネックとなっていることを示す。本稿では,新しいVAEを検索モデルとして利用して問題を克服する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-23T03:47:32Z)
Slimmable Domain Adaptation [112.19652651687402]
重み付けモデルバンクを用いて、ドメイン間の一般化を改善するためのシンプルなフレームワーク、Slimmable Domain Adaptationを導入する。私たちのフレームワークは、他の競合するアプローチを、複数のベンチマークにおいて非常に大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-14T06:28:04Z)
Combining Genetic Programming and Particle Swarm Optimization to Simplify Rugged Landscapes Exploration [7.25130576615102]
元の関数のスムーズな代理モデルを構築するための新しい手法を提案する。 GP-FST-PSOサロゲートモデル(GP-FST-PSO Surrogate Model)と呼ばれる提案アルゴリズムは,グローバルな最適探索と,元のベンチマーク関数の視覚的近似の生成の両方において満足な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-07T12:55:04Z)
Data-driven evolutionary algorithm for oil reservoir well-placement and control optimization [3.012067935276772]
一般化されたデータ駆動進化アルゴリズム(GDDE)は、適切な配置と制御最適化問題で実行されるシミュレーションの数を減らすために提案される。確率的ニューラルネットワーク(PNN)は、情報的および有望な候補を選択するための分類器として採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-07T09:07:49Z)
Zeroth-Order Hybrid Gradient Descent: Towards A Principled Black-Box Optimization Framework [100.36569795440889]
この作業は、一階情報を必要としない零次最適化(ZO)の反復である。座標重要度サンプリングにおける優雅な設計により,ZO最適化法は複雑度と関数クエリコストの両面において効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-21T17:29:58Z)
Enhanced data efficiency using deep neural networks and Gaussian processes for aerodynamic design optimization [0.0]
随伴型最適化法は空気力学的形状設計において魅力的である。複数の最適化問題が解決されている場合、それらは違法に高価になる可能性がある。本稿では,高コストな随伴解法に取って代わる機械学習を実現するサロゲートベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-15T15:09:21Z)
Automatically Learning Compact Quality-aware Surrogates for Optimization Problems [55.94450542785096]
未知パラメータで最適化問題を解くには、未知パラメータの値を予測し、これらの値を用いて問題を解くための予測モデルを学ぶ必要がある。最近の研究によると、複雑なトレーニングモデルパイプラインのレイヤーとして最適化の問題を含めると、観測されていない意思決定の繰り返しを予測することになる。我々は,大規模最適化問題の低次元サロゲートモデルを学習することにより,解の質を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-18T19:11:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。