論文の概要: Optimization is Not Enough: Why Problem Formulation Deserves Equal Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05466v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 09:15:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.858173
• Title: Optimization is Not Enough: Why Problem Formulation Deserves Equal Attention
• Title（参考訳）: 最適化は十分ではない:なぜ問題定式化が平等な注意を保っているのか
• Authors: Iván Olarte Rodríguez, Gokhan Serhat, Mariusz Bujny, Fabian Duddeck, Thomas Bäck, Elena Raponi,
• Abstract要約: ブラックボックス最適化は、シミュレーションベースの評価がコストがかかり、勾配が利用できないエンジニアリング設計問題において、ますます使われている。 文脈に依存しない戦略が常に最適あるいは非物理的設計につながることを示す。 我々は、物理的な情報と文脈に合った最適化戦略に報いる新しいブラックボックスベンチマークの開発を動機付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6516446394328081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Black-box optimization is increasingly used in engineering design problems where simulation-based evaluations are costly and gradients are unavailable. In this context, the optimization community has largely analyzed algorithm performance in context-free setups, while not enough attention has been devoted to how problem formulation and domain knowledge may affect the optimization outcomes. We address this gap through a case study in the topology optimization of laminated composite structures, formulated as a black-box optimization problem. Specifically, we consider the design of a cantilever beam under a volume constraint, intending to minimize compliance while optimizing both the structural topology and fiber orientations. To assess the impact of problem formulation, we explicitly separate topology and material design variables and compare two strategies: a concurrent approach that optimizes all variables simultaneously without leveraging physical insight, and a sequential approach that optimizes variables of the same nature in stages. Our results show that context-agnostic strategies consistently lead to suboptimal or non-physical designs. In contrast, the sequential strategy yields better-performing and more interpretable solutions. These findings underscore the value of incorporating, when available, domain knowledge into the optimization process and motivate the development of new black-box benchmarks that reward physically informed and context-aware optimization strategies.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス最適化は、シミュレーションベースの評価がコストがかかり、勾配が利用できないエンジニアリング設計問題において、ますます使われている。 この文脈では、最適化コミュニティは、文脈のないセットアップにおけるアルゴリズムのパフォーマンスを概ね分析しているが、問題定式化とドメイン知識が最適化結果に与える影響について十分な注意を払っていない。 ブラックボックス最適化問題として定式化された積層複合構造物のトポロジー最適化のケーススタディを通じて,このギャップに対処する。 具体的には、構造トポロジと繊維配向の両方を最適化しつつ、コンプライアンスを最小化することを目的として、体積制約下でのカンチレバービームの設計を検討する。 問題定式化の影響を評価するため, トポロジと材料設計変数を明確に分離し, 物理的洞察を生かさず同時に全ての変数を最適化する並行アプローチと, 同じ性質の変数を段階的に最適化する逐次アプローチの2つの戦略を比較した。 以上の結果から,文脈に依存しない戦略が常に最適あるいは非物理的設計につながることが示唆された。 対照的に、シーケンシャル戦略はより良い性能と解釈可能な解をもたらす。 これらの知見は、利用可能なドメイン知識を最適化プロセスに組み込むことの価値を強調し、物理的な情報と状況に応じた最適化戦略に報いる新しいブラックボックスベンチマークの開発を動機付けている。

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