Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance Comparison of Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithms on Computational Fluid Dynamics Problems

論文の概要: Performance Comparison of Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithms on Computational Fluid Dynamics Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16455v1
Date: Mon, 26 Feb 2024 09:58:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-27 13:56:38.700489
Title: Performance Comparison of Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithms on Computational Fluid Dynamics Problems
Title（参考訳）: 計算流体力学問題に対するサーロゲート支援進化アルゴリズムの性能比較
Authors: Jakub Kudela and Ladislav Dobrovsky
Abstract要約: 実世界の計算流体力学問題を用いて、11の最先端単目的SAEAの性能を比較する。以上の結果から,最近発表された手法と,微分進化を最適化手法の1つとして活用する手法が,他の検討手法よりも優れていることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1756081703276
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Surrogate-assisted evolutionary algorithms (SAEAs) are recently among the most widely studied methods for their capability to solve expensive real-world optimization problems. However, the development of new methods and benchmarking with other techniques still relies almost exclusively on artificially created problems. In this paper, we use two real-world computational fluid dynamics problems to compare the performance of eleven state-of-the-art single-objective SAEAs. We analyze the performance by investigating the quality and robustness of the obtained solutions and the convergence properties of the selected methods. Our findings suggest that the more recently published methods, as well as the techniques that utilize differential evolution as one of their optimization mechanisms, perform significantly better than the other considered methods.
Abstract（参考訳）: surrogate-assisted evolutionary algorithms (saeas) は近年、高価な実世界の最適化問題を解決する手法として最も広く研究されている。しかし、新しい手法や他の手法によるベンチマークの開発は、まだほとんど人工的な問題のみに依存している。本稿では,実世界の数値流体力学問題を用いて,11の最先端単目的SAEAの性能を比較する。本研究では, 得られた溶液の品質とロバスト性および選択した方法の収束特性を調べた。以上の結果から,最近発表された手法と,微分進化を最適化手法の1つとして活用する手法が,他の検討手法よりも優れていることが示唆された。

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