Approximation Models for Multi-Objective Optimization
저자
Yeun, Y.S. (Dept, of Mechanical Design Engineer, Daejin University, Korea) ; Yang, Y.S. (Dept. of Naval Architecture and Ocean Engineering, Seoul National University, Korea) ; Jang, B.S. (Insdel Lab., Dept. of Naval Architecture and Ocean Engineering, Seoul National University, Korea) ; Ruy, W.S. (Insdel Lab., Dept. of Naval Architecture and Ocean Engineering, Seoul National University, Korea)
발행기관
대진대학교 생산기술연구소(Research Institute of Production Technology Daejin University)
학술지명
생산기술연구소 논문집(Journal of the Research Institute of Production Technology)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
English
주제어
KDC
550.000
자료형태
학술저널
수록면
33-55(23쪽)
제공처
In engineering problems, computationally intensive high-fidelity models or expensive computer simulations hinder the use of standard optimization techniques because they should be invoked repeatedly during optimization, despite the alarming growth of computer capability. Therefore, these expensive analyses are often replaced with approximation models that can be evaluated nearly free. However, due to their limited accuracy, it is practically impossible to exactly find an actual optimum(or a set of actual noninferior solutions) of the original single(or multi-objective) optimization problem. Significant efforts have been made to overcome this problem, The model management framework is one of such endeavours. The approximation models are sequentially updated during the iterative optimization process in such a way that their capability to accurately model original functions especially in the region of our interests can be improved. The models are modified using one or several sample points generated by making good use of the predictive ability of the approximation models. However, theses approaches have been restricted to a single objective optimization problem. It seems that there is no reported management framework that can handle a multi-objective optimization problem. This paper will suggest strategies that can successfully treat not only a single objective but also multiple objectives by extending the concept of sequentially managing approximation models and combining this extended concept with the Genetic Algorithm which can treat multiple objective s(MOGA). Consequently, the number of exact analysis required to converge an actual optimum or to generate a sufficiently accurate Pareto set can be reduced considerably. Especially, the approach for multiple objectives will lead to the surprising reduction in the number. We will confirm these effects through several illustrating examples.
Key words : optimization, approximation model, model management framework, multi-objective
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