|
|
Model-based evolutionary optimization methods
Bajer, Lukáš ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Brockhoff, Dimo (oponent) ; Pošík, Petr (oponent)
Statistické modely se používají pro urychlení optimalizace jak v akademické sféře, tak v průmyslu. Právě v reálných aplikacích, kde je optimalizovaná funkce často finančně nebo časově náročná, mohou statistické modely ušetřit zdroje nebo urychlit optimalizaci. Každá ze tří částí dizertační práce se zabývá jedním takovým modelem: v první části práce nahrazují kopule grafické modely v algoritmech odhadující distribuci, RBF sítě slouží jako náhradní model v genetických algoritmech pro kombinaci spojitých a diskrétních proměnných ve druhé části a třetí část práce používá gaussovské procesy jednak jako model pro vzorkování v bayesovských optimalizačních algoritmech, jednak jako náhradní model v evoluční strategii adaptující kovarianční matici (CMA-ES). Poslední kombinaci, která je popsána klíčové části práce, využívá navržený algoritmus DTS-CMA-ES---dvojitě trénovaný CMA-ES s náhradním modelem. Tento algoritmus využívá nejistotu predikovanou gaussovským procesem, aby vybral část populace CMA-ES k ohodnocení drahou originální funkcí, zatímco zbytek populace je ohodnocen modelem---predikovanou nejpravděpodobnější hodnotou. Výsledky ukázaly, že DTS-CMA-ES konverguje na několika syntetických funkcích rychleji než současné spojité optimalizační algoritmy s náhradním modelem.
|
|
|
Model-based evolutionary optimization methods
Bajer, Lukáš ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Brockhoff, Dimo (oponent) ; Pošík, Petr (oponent)
Statistické modely se používají pro urychlení optimalizace jak v akademické sféře, tak v průmyslu. Právě v reálných aplikacích, kde je optimalizovaná funkce často finančně nebo časově náročná, mohou statistické modely ušetřit zdroje nebo urychlit optimalizaci. Každá ze tří částí dizertační práce se zabývá jedním takovým modelem: v první části práce nahrazují kopule grafické modely v algoritmech odhadující distribuci, RBF sítě slouží jako náhradní model v genetických algoritmech pro kombinaci spojitých a diskrétních proměnných ve druhé části a třetí část práce používá gaussovské procesy jednak jako model pro vzorkování v bayesovských optimalizačních algoritmech, jednak jako náhradní model v evoluční strategii adaptující kovarianční matici (CMA-ES). Poslední kombinaci, která je popsána klíčové části práce, využívá navržený algoritmus DTS-CMA-ES---dvojitě trénovaný CMA-ES s náhradním modelem. Tento algoritmus využívá nejistotu predikovanou gaussovským procesem, aby vybral část populace CMA-ES k ohodnocení drahou originální funkcí, zatímco zbytek populace je ohodnocen modelem---predikovanou nejpravděpodobnější hodnotou. Výsledky ukázaly, že DTS-CMA-ES konverguje na několika syntetických funkcích rychleji než současné spojité optimalizační algoritmy s náhradním modelem.
|
host ::
RSS.