Sammanfattning I detta dokument introducerar vi LeGO (Learning for Global Optimization) tillvägagångssätt för global optimering där maskininlärning används för att förutsäga resultatet av en beräknings dyrt global optimeringskörning, baserad på en lämplig utbildning utförd av standardkörningar med samma globala optimeringsmetod. Vi föreslår att använda en Support Vector Machine (även om olika verktyg för maskininlärning kan användas) för att lära sig förhållandet mellan utgångspunkten för en algoritm och slutresultatet (som vanligtvis är relaterad till funktionsvärdet vid den punkt som returneras av förfarandet). Numeriska experiment som utförs både på klassiska testfunktioner och på svåra rymdbana planeringsproblem visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan vara mycket effektivt för att identifiera bra utgångspunkter för global optimering.
I det senaste arbetet användes REF maskininlärning för att bygga relationen mellan utgångspunkten för en optimeringsalgoritm och det objektiva värdet av slutresultatet.
Machine Learning for Global Optimization
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}