Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Handling insensitivity in multi-physics inverse problems using a complex evolutionary strategy — Rozpoznawanie niewrażliwości w wielokryterialnych problemach odwrotnych przy użyciu złożonej strategii ewolucyjnej / Jakub SAWICKI, Maciej SMOŁKA, Marcin ŁOŚ, Robert SCHAEFER // Computer Methods in Materials Science : quarterly / Akademia Górniczo-Hutnicza ; ISSN 1641-8581. — Tytuł poprz.: Informatyka w Technologii Materiałów. — 2019 — vol. 19 no. 1, s. 2-11. — Bibliogr. s. 10-11. Abstr., Streszcz.


Autorzy (4)


Słowa kluczowe

evolutionary algorithminverse problemmulti-objective optimization

Dane bibliometryczne

ID BaDAP130592
Data dodania do BaDAP2020-10-12
Tekst źródłowyURL
Rok publikacji2019
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Czasopismo/seriaComputer Methods in Materials Science

Streszczenie

Artykuł prezentuje złożoną strategię rozwiązywania źle postawionych problemów odwrotnych sformułowanych jako wielokryterialne zadania optymalizacji globalnej. Opisana strategia umożliwia identyfikację obszarów niewrażliwości funkcji celu wokół spójnych składowych zbioru Pareto. Cel jest osiągany w dwu etapach. W pierwszym z nich — globalnym — składowe spójne zbioru Pareto są lokalizowane i separowane przy pomocy wielopopulacyjnej hierarchicznej strategii memetycznej HMS. W etapie drugim — lokalnym — przy użyciu specjalnie sprofilowanego procesu ewolucyjnego wykorzystującego operator selekcji wyborczej z wieloma zwycięzcami produkowana jest losowa próbka rozłożona jednostajnie na każdej składowej i jej bliskim otoczeniu. Finalnie każda lokalna próbka jest użyta jako baza do zbudowania lokalnej aproksymacji funkcji dominacji. Zbiory poziomicowe tej aproksymacji dla odpowiednio niskich poziomów stanowią przybliżenie zbiorów niewrażliwości wokół składowych spójnych. Możliwości strategii zostały zweryfikowane przy użyciu specjalnie zaprojektowanych dwukryterialnych funkcji testowych.

Abstract

In this paper we present a complex strategy for the solution of ill posed, in-verse problems formulated as multiobjective global optimization ones. The strategy is capable of identifying the shape of objective insensitivity regions around connected components of Pareto set. The goal is reached in two phases. In the first, global one, the connected components of the Pareto set are localized and separated in course of the multi-deme, hierarchic memetic strategy HMS. In the second, local phase, the random sample uniformly spread over each Pareto component and its close neighborhood is obtained in the specially profiled evolutionary process using multiwinner selection. Finally, each local sample forms a base for the local approximation of a dominance function. Insensitivity region surrounding each connected component of the Pareto set is estimated by a sufficiently low level set of this approximation. Capabilities of the whole procedure was verified using specially-designed two-criterion benchmarks.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
Handling insensitivity in multi-physics inverse problems using a complex evolutionary strategy / Jakub SAWICKI, Maciej SMOŁKA, Marcin ŁOŚ, Robert SCHAEFER // W: KomPlasTech 2019 : XXVI International Conference on Computer Methods in Materials Technology : January 13-16, 2019, Zakopane : book of abstracts / ed. Danuta Szeliga, Łukasz Rauch. — [Zakopane : AKNET-PRess], [2019]. — ISBN: 978-83-947091-4-3. — S. 80–81. — Bibliogr. s. 81
artykuł
Evolutionary multi-agent computing in inverse problems / Krzysztof Wróbel, Paweł Torba, Maciej PASZYŃSKI, Aleksander BYRSKI // Computer Science ; ISSN 1508-2806. — 2013 — vol. 14 no. 3, s. 367–383. — Bibliogr. s. 381–383, Abstr.