論文の概要: Regularized infill criteria for multi-objective Bayesian optimization with application to aircraft design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08671v1
- Date: Fri, 11 Apr 2025 16:24:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-14 14:17:28.599415
- Title: Regularized infill criteria for multi-objective Bayesian optimization with application to aircraft design
- Title（参考訳）: 多目的ベイズ最適化のための正規化埋入条件と航空機設計への応用
- Authors: Robin Grapin, Youssef Diouane, Joseph Morlier, Nathalie Bartoli, Thierry Lefebvre, Paul Saves, Jasper Bussemaker,
- Abstract要約: 本稿では,SEGOMOEの専門家の混在による超効率的なグローバル最適化を拡張し,制約付き多目的問題の解法を提案する。
提案手法の利点は、制約のない既知の多目的ベンチマーク問題に示される。
予備的な結果は,関数評価における総コストを,進化的アルゴリズムNSGA-IIと比較して20倍に削減したことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.565395466029518
- License:
- Abstract: Bayesian optimization is an advanced tool to perform ecient global optimization It consists on enriching iteratively surrogate Kriging models of the objective and the constraints both supposed to be computationally expensive of the targeted optimization problem Nowadays efficient extensions of Bayesian optimization to solve expensive multiobjective problems are of high interest The proposed method in this paper extends the super efficient global optimization with mixture of experts SEGOMOE to solve constrained multiobjective problems To cope with the illposedness of the multiobjective inll criteria different enrichment procedures using regularization techniques are proposed The merit of the proposed approaches are shown on known multiobjective benchmark problems with and without constraints The proposed methods are then used to solve a biobjective application related to conceptual aircraft design with ve unknown design variables and three nonlinear inequality constraints The preliminary results show a reduction of the total cost in terms of function evaluations by a factor of 20 compared to the evolutionary algorithm NSGA-II.
- Abstract（参考訳）: ベイジアン最適化(Bayesian optimization)は,高度なグローバル最適化を行うための先進的なツールであり,目標とする最適化問題の計算コストと制約の両方を反復的にシュロゲートすることによって構成されている。今日では,高価な多目的問題を解決するためのベイジアン最適化の効率的な拡張が注目されている。本論文では,制約付き多目的問題の解法として,SEGOMOEを用いた超効率的なグローバル最適化を拡張した。
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