論文の概要: DADO -- Low-Cost Query Strategies for Deep Active Design Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04536v2
- Date: Mon, 2 Oct 2023 15:56:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 17:16:20.314145
- Title: DADO -- Low-Cost Query Strategies for Deep Active Design Optimization
- Title（参考訳）: DADO -- ディープアクティブ設計最適化のための低コストクエリ戦略
- Authors: Jens Decke, Christian Gruhl, Lukas Rauch, Bernhard Sick
- Abstract要約: 我々は,多目的設計最適化問題における計算コストを削減するために,自己最適化のための2つの選択戦略を提案する。
我々は流体力学の領域から大規模データセットの戦略を評価し、モデルの性能を決定するために2つの新しい評価指標を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6298921134113031
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this experience report, we apply deep active learning to the field of
design optimization to reduce the number of computationally expensive numerical
simulations. We are interested in optimizing the design of structural
components, where the shape is described by a set of parameters. If we can
predict the performance based on these parameters and consider only the
promising candidates for simulation, there is an enormous potential for saving
computing power. We present two selection strategies for self-optimization to
reduce the computational cost in multi-objective design optimization problems.
Our proposed methodology provides an intuitive approach that is easy to apply,
offers significant improvements over random sampling, and circumvents the need
for uncertainty estimation. We evaluate our strategies on a large dataset from
the domain of fluid dynamics and introduce two new evaluation metrics to
determine the model's performance. Findings from our evaluation highlights the
effectiveness of our selection strategies in accelerating design optimization.
We believe that the introduced method is easily transferable to other
self-optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 本報告では,計算コストの高い数値シミュレーションの数を減らすために,設計最適化の分野に深層アクティブラーニングを適用する。
形状をパラメータのセットで記述した構造コンポーネントの設計を最適化することに興味がある。
これらのパラメータに基づいて性能を予測でき、シミュレーションの有望な候補のみを考慮すれば、コンピューティングパワーを節約できる可能性は非常に大きい。
我々は,多目的設計最適化問題における計算コストを削減するために,自己最適化のための2つの選択戦略を提案する。
提案手法は,適用が容易な直感的アプローチを提供し,ランダムサンプリングよりも大幅に改善し,不確実性推定の必要性を回避する。
我々は流体力学の領域から大規模データセットの戦略を評価し、モデルの性能を決定するために2つの新しい評価指標を導入する。
評価の結果,設計最適化の高速化における選択戦略の有効性が示された。
提案手法は他の自己最適化問題に容易に移行できると考えている。
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