MOF:一般工学設計問題への最適化方法論の高速応用のためのモジュールフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Andersen Brian; Delipei Gregory; Kropaczek David; Hou Jason

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205583056691 整理番号：22P0323638

MOF:一般工学設計問題への最適化方法論の高速応用のためのモジュールフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

MOF: A Modular Framework for Rapid Application of Optimization Methodologies to General Engineering Design Problems

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発行年： 2022年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最適解を手動で決定するために,解空間が大きすぎるエンジニアリング設計問題を解くために,様々な最適化アルゴリズムを開発した。Modular最適化フレームワーク(MOF)を開発し,これらの最適化アルゴリズムの開発と応用を容易にした。MOFはPython3で書かれ,オブジェクト指向プログラミングを用いて,ユーザが新しい最適化アルゴリズム,方法,または工学設計問題をフレームワークに簡単に組み込むことができるモジュール設計を作成した。さらに,共通の入力ファイルは,ユーザが設計問題を容易に指定し,最適化パラメータを更新し,様々な最適化方法とアルゴリズムの比較を実行することができる。現在のMOFバージョンにおいて,遺伝的アルゴリズム(GA)とシミュレーテッドアニーリング(SA)アプローチを実行した。異なる核工学最適化問題における応用を例として含めた。MOF内のGAおよびSA最適化アルゴリズムの有効性を,非拘束核燃料アセンブリピン格子最適化,三ループ加圧水炉(PWR)の1サイクル燃料負荷制約最適化,および4ループPWRの3サイクル制約最適化を通して実証した。すべての場合において,アルゴリズムは解空間を効率的に探索し,課せられた制約を満たす与えられた問題に対する最適解を見出した。これらの結果は,MOF内の既存の最適化ツールの能力を実証し,それらはまた,MOFによる将来の最適化方法論の進展を評価するために使用できるベンチマークケースのセットを提供する。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , システム最適化手法 , 数値計算

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