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。

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