Vi presenterar en parallell evolutionär optimeringsalgoritm som utnyttjar surrogatmodeller för att lösa beräknings dyra designproblem med allmänna begränsningar, på en begränsad beräkningsbudget. Den grundläggande ryggraden i vårt ramverk är en evolutionär algoritm i kombination med en genomförbar sekventiell programlösning i Lamarckiansk inlärningsanda. Vi använder oss av en förtroende-region-strategi för att kombinera användning av exakta modeller för mål- och begränsningsfunktioner med beräkningsbaserade surrogatmodeller under lokal sökning. I motsats till tidigare arbeten konstruerar vi lokala surrogatmodeller med radiala basfunktioner som motiveras av principen om transduktiv inferens. Dessutom behåller den nuvarande metoden den inneboende parallellismen hos evolutionära algoritmer och kan därför enkelt implementeras på nätdatainfrastrukturer. Experimentella resultat presenteras för vissa referenstestfunktioner och ett aerodynamiskt vinge design problem för att visa att vår algoritm konvergerar till bra konstruktioner på en begränsad beräkningsbudget.
Ong m.fl. föreslog en trust-region strategi i hybrid evolutionär sökning för att mellanhand användning av de exakta objektiva och begränsningar funktioner med beräkningsmässigt billiga lokala surrogat modeller under Lamarckian lärande REF.
Evolutionary Optimization of Computationally Expensive Problems via Surrogate Modeling
{'venue': None, 'journal': 'AIAA Journal', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}