論文の概要: Multi-surrogate Assisted Efficient Global Optimization for Discrete Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06438v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 09:10:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 14:00:04.789585
• Title: Multi-surrogate Assisted Efficient Global Optimization for Discrete Problems
• Title（参考訳）: 離散問題に対するマルチサロゲート支援効率的なグローバル最適化
• Authors: Qi Huang, Roy de Winter, Bas van Stein, Thomas B\"ack, Anna V. Kononova
• Abstract要約: 本稿では、離散的な問題を解くために、複数のシミュレーションベースの代理モデルの同時利用の可能性について検討する。 以上の結果から,SAMA-DiEGOはテスト問題の大部分において,より優れた解に迅速に収束できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9127162004615265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Decades of progress in simulation-based surrogate-assisted optimization and unprecedented growth in computational power have enabled researchers and practitioners to optimize previously intractable complex engineering problems. This paper investigates the possible benefit of a concurrent utilization of multiple simulation-based surrogate models to solve complex discrete optimization problems. To fulfill this, the so-called Self-Adaptive Multi-surrogate Assisted Efficient Global Optimization algorithm (SAMA-DiEGO), which features a two-stage online model management strategy, is proposed and further benchmarked on fifteen binary-encoded combinatorial and fifteen ordinal problems against several state-of-the-art non-surrogate or single surrogate assisted optimization algorithms. Our findings indicate that SAMA-DiEGO can rapidly converge to better solutions on a majority of the test problems, which shows the feasibility and advantage of using multiple surrogate models in optimizing discrete problems.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションに基づくサロゲート支援最適化の進歩と計算能力の前例のない成長により、研究者や実践者は、これまで難解だった複雑な工学問題を最適化できるようになった。 本稿では,複雑な離散最適化問題の解法として,複数のシミュレーションに基づくサロゲートモデルの同時利用の可能性について検討する。 これを実現するために,2段階のオンラインモデル管理戦略を特徴とする自己適応型マルチサロゲート支援効率的グローバル最適化アルゴリズム(SAMA-DiEGO)を提案し,複数の最先端非サロゲートや単一サロゲート支援最適化アルゴリズムに対する15のバイナリエンコードと15の順序問題に対してベンチマークを行った。 以上の結果から,SAMA-DiEGOはテスト問題の大部分において,より優れた解に迅速に収束できることが示唆された。

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