المؤلف
Pinter, Janos D., Horvath, Z.
تاريخ النشر
2013-09
مكان النشر
-
سبرينغر ساينس + بزنس ميديا
الموضوع
التحسين غير الخطي في ظل قيود الموارد، Metamodel، التصميم التجريبي، تصميم المكعب الفائق اللاتيني (LHD)، استراتيجيات LHD لأخذ العينات متباعدة بانتظام، تنفيذ برمجيات RSS، مجموعة أدوات حل LGO للتحسين غير الخطي، MathOptimizer Professional (LGO مرتبط بـ Mathematica)، نتائج رقمية توضيحية
النوع
دورية
اللغة
الإنجليزية
رقمي
نعم
مخطوط
لا
المكتبة
جامعة اوزيجين
معرف أصل المكتبة
1573-2916
رقم السجل
21b24880-59c9-487f-b1bd-2675edddb2f3
موقع المكتبة
الهندسة الصناعية
التاريخ
2013-09
ملاحظات
نظرًا لقيود حقوق الطبع والنشر، فإن الوصول إلى النص الكامل لهذه المقالة متاح فقط عبر الاشتراك.
نص عينة
في العديد من تطبيقات التحسين في العالم الحقيقي، يتم تعريف نموذج النظام الوصفي الأساسي من خلال وظائف مكلفة حسابيًا: وحدات المحاكاة والنماذج الرقمية ومكونات نموذج "الصندوق الأسود" الأخرى هي أمثلة نموذجية. في مثل هذه الحالات، غالبًا ما يتعين على فريق تطوير النموذج وتحسينه الاعتماد على التحسين الذي يتم إجراؤه في ظل قيود شديدة على الموارد. لمعالجة هذه المشكلة المهمة، تمت مؤخرًا إضافة وحدة أخذ العينات المتباعدة بانتظام (RSS) إلى مجموعة حلول Lipschitz Global Optimizer (LGO). يقوم RSS بإنشاء تصميمات لملء المساحة غير قابلة للانهيار، وينتج تقديرات الحلول المقابلة: يتم تمرير هذه المعلومات إلى LGO لتحسينها ضمن قيود المورد المحدد (تقييم الوظيفة و/أو وقت التشغيل). من الواضح أن جودة الحل الذي تم الحصول عليه ستعتمد بشكل أساسي على صعوبة مثيل النموذج وعلى الجهد الحسابي المسموح به. على الرغم من هذا التحذير العام، فإن نتائجنا المستندة إلى حل مجموعة مختارة من مشكلات اختبار التحسين العالمية غير التافهة تشير إلى أنه حتى قدر معتدل من جهد أخذ العينات الموضوع جيدًا والمعزز بتحسين محدود يمكن أن يؤدي على الأقل إلى نتائج معقولة أو حتى عالية الجودة. تشير اختباراتنا الرقمية أيضًا إلى أن الكفاءة الإجمالية لـ LGO غالبًا ما يتم زيادتها باستخدام RSS كحل مسبق، سواء في الموارد المحدودة أو في عمليات تشغيل LGO المكتملة.
DOI
10.1007/s10898-012-9882-7
Cilt
57
