論文の概要: Enhancing Multi-Objective Optimization through Machine Learning-Supported Multiphysics Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13179v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 20:52:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 21:55:16.450015
• Title: Enhancing Multi-Objective Optimization through Machine Learning-Supported Multiphysics Simulation
• Title（参考訳）: 機械学習支援マルチフィジカルシミュレーションによる多目的最適化の促進
• Authors: Diego Botache, Jens Decke, Winfried Ripken, Abhinay Dornipati, Franz G\"otz-Hahn, Mohamed Ayeb, Bernhard Sick
• Abstract要約: 本稿では,多物理シミュレーションを近似・高速化するために,訓練,自己最適化,自己組織化サロゲートモデルの方法論的枠組みを提案する。 2つの実世界のデータセットを生成して公開し、比較的少量のデータでサロゲートモデルをトレーニングできることを示します。 機械学習とディープラーニングの4つのアルゴリズムと2つの最適化アルゴリズムと総合評価戦略を組み合わせた広範囲な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7522552085069194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiphysics simulations that involve multiple coupled physical phenomena quickly become computationally expensive. This imposes challenges for practitioners aiming to find optimal configurations for these problems satisfying multiple objectives, as optimization algorithms often require querying the simulation many times. This paper presents a methodological framework for training, self-optimizing, and self-organizing surrogate models to approximate and speed up Multiphysics simulations. We generate two real-world tabular datasets, which we make publicly available, and show that surrogate models can be trained on relatively small amounts of data to approximate the underlying simulations accurately. We conduct extensive experiments combining four machine learning and deep learning algorithms with two optimization algorithms and a comprehensive evaluation strategy. Finally, we evaluate the performance of our combined training and optimization pipeline by verifying the generated Pareto-optimal results using the ground truth simulations. We also employ explainable AI techniques to analyse our surrogates and conduct a preselection strategy to determine the most relevant features in our real-world examples. This approach lets us understand the underlying problem and identify critical partial dependencies.
• Abstract（参考訳）: 複数の結合した物理現象を含む多物理シミュレーションは、すぐに計算コストが高くなる。 これは、最適化アルゴリズムがしばしばシミュレーションを何度もクエリする必要があるため、複数の目的を満たすこれらの問題に対して最適な設定を求める実践者にとって課題となる。 本稿では,多物理シミュレーションを近似・高速化するために,訓練,自己最適化,自己組織化サロゲートモデルの方法論的枠組みを提案する。 2つの実世界のグラフデータセットを生成して公開し、サロゲートモデルが比較的少量のデータに基づいてトレーニングされ、基礎となるシミュレーションを正確に近似できることを示す。 機械学習とディープラーニングの4つのアルゴリズムと2つの最適化アルゴリズムと総合評価戦略を組み合わせた広範囲な実験を行う。 最後に,本実験で生成したパレート最適結果を検証することで,学習と最適化の複合パイプラインの性能を評価する。 また、説明可能なAI技術を使ってサロゲートを分析し、リアル世界の例で最も重要な特徴を決定するための事前選択戦略を実行しています。 このアプローチにより、根本的な問題を理解し、重要な部分的依存関係を特定できます。

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