Classifier-assisted optimization

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

ملخص

Engineering design optimization often uses computer simulations to evaluate candidate designs. Such numerical simulations may consistently fail for some designs, but the failure reason being unknown. If such failures are frequent than the effectiveness of the optimization process can severely degrade. To address this issue this study describes the integration of classifiers, borrowed from the domain of machine learning, into the optimization search. The classifiers attempt to predict if a candidate design will cause a simulation crash, and this prediction is then used to bias the search. The effectiveness of the approach is demonstrated through several numerical experiments.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
عنوان منشور المضيف9th Hellenic Conference on Artificial Intelligence, SETN 2016
المحررونAntonis Bikakis, Dimitrios Vrakas, Nick Bassiliades, Ioannis Vlahavas, George Vouros
رقم المعيار الدولي للكتب (الإلكتروني)9781450337342
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 18 مايو 2016
الحدث9th Hellenic Conference on Artificial Intelligence, SETN 2016 - Thessaloniki, اليونان
المدة: ١٨ مايو ٢٠١٦٢٠ مايو ٢٠١٦

سلسلة المنشورات

الاسمACM International Conference Proceeding Series
مستوى الصوت18-20-May-2016

!!Conference

!!Conference9th Hellenic Conference on Artificial Intelligence, SETN 2016
الدولة/الإقليماليونان
المدينةThessaloniki
المدة١٨/٠٥/١٦٢٠/٠٥/١٦

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Classifier-assisted optimization'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا