論文の概要: Multi-objective Memetic Algorithm with Adaptive Weights for Inverse Antenna Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14245v1
- Date: Wed, 7 Aug 2024 08:43:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 23:37:15.882677
- Title: Multi-objective Memetic Algorithm with Adaptive Weights for Inverse Antenna Design
- Title(参考訳): 逆アンテナ設計のための適応重み付き多目的メメティックアルゴリズム
- Authors: Petr Kadlec, Miloslav Capek,
- Abstract要約: 単目的のアルゴリズムを多目的のアルゴリズムに変更すること。
その結果、数十から数百の速度が大幅に増加する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This paper describes the modification of a single-objective algorithm into its multi-objective counterpart. The outcome is a considerable increase in speed in the order of tens to hundreds and the resulting Pareto front is of higher quality compared to conventional state-of-the-art automated inverse design setups. This advancement is possible thanks to a memetic algorithm combining a gradient-based search for local minima with heuristic optimization to maintain sufficient diversity. The local algorithm is based on rank-1 perturbations; the global algorithm is NSGA-II. An important advancement is the adaptive weighting of objective functions during optimization. The procedure is tested on three challenging examples dealing with both physical and topological metrics and multi-objective settings. The results are compared with standard techniques, and the superb performance of the proposed technique is reported. The implemented algorithm applies to antenna inverse design problems and is an efficient data miner for machine learning tools.
- Abstract(参考訳): 本稿では,単目的アルゴリズムの多目的アルゴリズムへの変更について述べる。
その結果、数十から数百までの速度が大幅に向上し、その結果のパレートフロントは、従来の最先端の自動化逆設計システムよりも高品質になった。
この進歩は、勾配に基づく局所最小値探索とヒューリスティック最適化を組み合わせて十分な多様性を維持するメメティックアルゴリズムにより可能である。
局所アルゴリズムはランク1の摂動に基づいており、グローバルアルゴリズムはNSGA-IIである。
重要な進歩は、最適化中の目的関数の適応重み付けである。
この手順は、物理的およびトポロジカルなメトリクスと多目的的な設定の両方を扱う3つの難しい例で検証される。
その結果を標準手法と比較し,提案手法の最高性能を報告する。
実装されたアルゴリズムはアンテナ逆設計問題に適用され、機械学習ツールの効率的なデータマイナである。
関連論文リスト
- Unlearning as multi-task optimization: A normalized gradient difference approach with an adaptive learning rate [105.86576388991713]
正規化勾配差(NGDiff)アルゴリズムを導入し、目的間のトレードオフをよりよく制御できるようにする。
本研究では,TOFUおよびMUSEデータセットにおける最先端の未学習手法において,NGDiffの優れた性能を実証的に実証し,理論的解析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T14:41:44Z) - Efficient Inverse Design Optimization through Multi-fidelity Simulations, Machine Learning, and Search Space Reduction Strategies [0.8646443773218541]
本稿では,限られた計算量で制約されたシナリオにおける逆設計最適化プロセスの拡張を目的とした手法を提案する。
提案手法はエアフォイル逆設計とスカラーフィールド再構成の2つの異なる工学的逆設計問題について解析する。
特に、この方法は、任意の逆設計アプリケーションに適用可能であり、代表的低忠実MLモデルと高忠実度シミュレーションの相乗効果を容易にし、様々な集団ベース最適化アルゴリズムにシームレスに適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-06T18:20:46Z) - Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。
本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T01:47:37Z) - Representation Learning with Multi-Step Inverse Kinematics: An Efficient
and Optimal Approach to Rich-Observation RL [106.82295532402335]
既存の強化学習アルゴリズムは、計算的難易度、強い統計的仮定、最適なサンプルの複雑さに悩まされている。
所望の精度レベルに対して、レート最適サンプル複雑性を実現するための、最初の計算効率の良いアルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムMusIKは、多段階の逆運動学に基づく表現学習と体系的な探索を組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-12T14:51:47Z) - Enhanced Teaching-Learning-based Optimization for 3D Path Planning of
Multicopter UAVs [2.0305676256390934]
本稿では,無人航空機(UAV)の新しい経路計画アルゴリズムを提案する。
まず,UAVの移動と安全操作の制約と経路長の要件を組み込んだ目的関数を定義する。
次に, 目的関数の定式化を最小化するために, Multi-subject TLBO というアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T16:00:32Z) - A Simple Evolutionary Algorithm for Multi-modal Multi-objective
Optimization [0.0]
マルチモーダル・多目的最適化問題(MMOP)を解くための定常進化アルゴリズムを提案する。
本報告では,1000関数評価の低計算予算を用いて,様々なテストスイートから得られた21個のMMOPの性能について報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T03:31:11Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T18:14:11Z) - Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained
optimization [59.36386973876765]
モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。
我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T17:43:19Z) - Objective-Sensitive Principal Component Analysis for High-Dimensional
Inverse Problems [0.0]
本稿では,大規模乱数場の適応的,微分可能なパラメータ化手法を提案する。
開発した手法は主成分分析(PCA)に基づくが,目的関数の振る舞いを考慮した主成分の純粋にデータ駆動に基づく基礎を変更する。
最適パラメータ分解のための3つのアルゴリズムを2次元合成履歴マッチングの目的に適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T18:51:17Z) - Multi-objective beetle antennae search algorithm [4.847470451539327]
提案する多目的ビートルアンテナ探索アルゴリズムは,4つのよく選択されたベンチマーク関数を用いて検証する。
その結果,提案した多目的ビートルアンテナ探索アルゴリズムは計算効率が良く,精度も良好であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T06:34:32Z) - Adaptivity of Stochastic Gradient Methods for Nonconvex Optimization [71.03797261151605]
適応性は現代最適化理論において重要であるが、研究されていない性質である。
提案アルゴリズムは,PL目標に対して既存のアルゴリズムよりも優れた性能を保ちながら,PL目標に対して最適な収束性を実現することを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-13T05:42:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。