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J-GLOBAL ID：201902249538039771   整理番号：19A1767537

高次元エンジニアリング問題のためのHDMRベースモデリング技法とTLBOアルゴリズムを組み合わせた開発代理ベース最適化フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A developed surrogate-based optimization framework combining HDMR-based modeling technique and TLBO algorithm for high-dimensional engineering problems

著者 (5件)： Wu Xiaojing (School of Aerospace Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wu Xiaojing (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Peng Xuhao (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Chen Weisheng (School of Aerospace Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhang Weiwei (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： Structural and Multidisciplinary Optimization  (Structural and Multidisciplinary Optimization)
巻： 60  号： 2  ページ： 663-680  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0188A  ISSN： 1615-147X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の代理ベースの最適化技術は,高次元エンジニアリング最適化問題に対する厳しい挑戦に直面している。主な課題は,高次元設計空間におけるメタモデリングと最適化の困難さを克服する方法である。上記の困難性を解決するために,高次元モデル表現(HDMR)ベースのモデリング技術と教師つき学習ベースの最適化(TLBO)アルゴリズムを結合する開発した代理ベースの最適化フレームワークを開発した。高次元モデルを,HDMRベースのモデリング技術によって,一連の低次元モデルに分解することができて,それは,高次元モデルを構築することの困難性を大いに減少させることができた。強い最適化能力と非パラメータ設定特性を有するTLBOアルゴリズムを導入して,最適化の困難性を克服するために,HDMRベースのモデルを最適化した。いくつかの代表的関数を例として選択し,高次元問題に対する開発した最適化法を検証した。さらに,開発した代理ベースの最適化を適用して,典型的なエンジニアリング最適化問題を解いた:高次元空力形状最適化。従来の代理ベースの最適化フレームワークの最適化能力は,高次元エンジニアリング問題のために,HDMRベースのモデリング技術とTLBOアルゴリズムの支援によって改良することができると結論づけることができた。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *高次元 ,  *最適化 ,  最適化手法 ,  空気力学 ,  形状最適化 ,  教師つき学習 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 低次元 ,  モデリング技術 ,  メタモデリング ,  設計空間 ,  設計最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高次元エンジニアリング問題 ,  代理モデル ,  高次元モデル表現(HDMR) ,  教育学習に基づく最適化(TLBO) ,  空力形状最適化

分類 (1件)： 平板  (HD03060Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 高次元 ,  エンジニアリング ,  問題 ,  アルゴリズム ,  開発 ,  最適化 ,  フレームワーク