Designoptimering av tekniska system med flera konkurrerande mål är en mödosam process, särskilt när de objektiva funktionerna är dyra att utvärdera datorkoder med parametriska osäkerheter. Effektiviteten hos de senaste teknikerna minskar kraftigt eftersom de kräver ett stort antal objektiva utvärderingar, vilket gör dem opraktiska för problem av det slag som nämns ovan. Bayesian global optimering (BGO), har lyckats hantera dessa utmaningar för att lösa en objektiv optimeringsproblem och har nyligen utvidgats till multi-objektiv optimering (MOO). BGO modellerar målen via probabilistiska surrogat och använder den epistemiska osäkerheten för att definiera en informationsinhämtningsfunktion (IAF) som kvantifierar värdet av att utvärdera målet vid nya konstruktioner. Denna iterativa datainsamlingsprocess fortsätter tills ett stoppkriterium är uppfyllt. Den mest använda IAF för MOO är den förväntade förbättringen jämfört med den dominerade hypervolym (EIHV) som i sin ursprungliga form inte kan hantera parametriska osäkerheter eller mätbuller. I detta arbete tillhandahåller vi en systematisk omformulering av EIHV för att hantera stokastiska MOO-problem. Det viktigaste bidraget i detta dokument är att kunna filtrera bort buller och omformulera EIHV utan att behöva observera eller uppskatta de stokastiska parametrarna. Ett tillägg till vår metods probabilistiska natur är att den gör det möjligt för oss att karakterisera vårt förtroende för den förutsagda Paretofronten. Vi verifierar och validerar den föreslagna metoden genom att tillämpa den på syntetiska testproblem med kända lösningar. Vi visar vår inställning till ett industriellt problem med die pass design för en ståltråd ritning process.
Pandita m.fl. REF använder Bayesian global optimering för att ytterligare påskynda framtida sökning genom att kvantifiera fördelarna med att utvärdera framåt FEA-modellen vid en given punkt i designutrymme.
Stochastic Multi-objective Optimization on a Budget: Application to multi-pass wire drawing with quantified uncertainties
{'venue': 'International Journal for Uncertainty Quantification 8, no. 3 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}