論文の概要: Adaptive Scenario Subset Selection for Worst-Case Optimization and its
Application to Well Placement Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16574v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 20:16:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 16:48:00.404640
- Title: Adaptive Scenario Subset Selection for Worst-Case Optimization and its
Application to Well Placement Optimization
- Title(参考訳): ワーストケース最適化のための適応シナリオサブセット選択とウェルプレースメント最適化への応用
- Authors: Atsuhiro Miyagi, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma, Youhei Akimoto
- Abstract要約: 連続設計変数と有限シナリオを用いたシミュレーションに基づく最悪の最適化問題を考察する。
シミュレーションの回数を削減し、より優れた局所最適解のための再起動回数を増やすために、適応シナリオサブセット選択(AS3)を提案する。
AS3-CMA-ESは、ブルートフォースアプローチと代理アシストアプローチのlq-CMA-ESよりもシミュレーションの数の方が効率的である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.576922942465142
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this study, we consider simulation-based worst-case optimization problems
with continuous design variables and a finite scenario set. To reduce the
number of simulations required and increase the number of restarts for better
local optimum solutions, we propose a new approach referred to as adaptive
scenario subset selection (AS3). The proposed approach subsamples a scenario
subset as a support to construct the worst-case function in a given
neighborhood, and we introduce such a scenario subset. Moreover, we develop a
new optimization algorithm by combining AS3 and the covariance matrix
adaptation evolution strategy (CMA-ES), denoted AS3-CMA-ES. At each algorithmic
iteration, a subset of support scenarios is selected, and CMA-ES attempts to
optimize the worst-case objective computed only through a subset of the
scenarios. The proposed algorithm reduces the number of simulations required by
executing simulations on only a scenario subset, rather than on all scenarios.
In numerical experiments, we verified that AS3-CMA-ES is more efficient in
terms of the number of simulations than the brute-force approach and a
surrogate-assisted approach lq-CMA-ES when the ratio of the number of support
scenarios to the total number of scenarios is relatively small. In addition,
the usefulness of AS3-CMA-ES was evaluated for well placement optimization for
carbon dioxide capture and storage (CCS). In comparison with the brute-force
approach and lq-CMA-ES, AS3-CMA-ES was able to find better solutions because of
more frequent restarts.
- Abstract(参考訳): 本研究では,連続設計変数と有限シナリオを用いたシミュレーションに基づく最悪ケース最適化問題を考察する。
最適な局所解のためのシミュレーション数を削減し、再スタート数を増やすため、適応シナリオ部分集合選択 (adaptive scenario subset selection, as3) と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は, シナリオサブセットを, 与えられた地区で最悪のケース関数を構築するためのサポートとしてサブサンプリングし, シナリオサブセットを導入する。
さらに,AS3と共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)を組み合わせた新しい最適化アルゴリズムを開発した。
各アルゴリズムのイテレーションでは、サポートシナリオのサブセットが選択され、CMA-ESはシナリオのサブセットを通じてのみ計算される最悪の対象を最適化しようとする。
提案アルゴリズムは,シナリオサブセットのみにシミュレーションを実行するために必要なシミュレーション数を,すべてのシナリオではなく削減する。
数値実験により,AS3-CMA-ESは, シナリオ数とシナリオ数との比が比較的小さい場合, ブルートフォース法とサロゲート支援法とlq-CMA-ESのシミュレーション数より効率的であることが確認された。
さらに, 二酸化炭素回収貯蔵(CCS)の適正配置最適化にAS3-CMA-ESの有用性を評価した。
ブルートフォース法とlq-CMA-ESと比較して、AS3-CMA-ESはより頻繁な再起動によりより良い解を見つけることができた。
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