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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이세정 (서울시립대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CAD/CAM학회 논문집 제17권 제5호
발행연도
2012.10
수록면
375 - 386 (12page)

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Most engineering design problems require analyses or simulations to evaluate objective functions. However, a single simulation can take many hours or even days to finish for many real world problems. As a result, design optimization becomes impossible since they require hundreds or thousands of simulation evaluations. The surrogate-based optimization (SBO) strategy became a remedy for such computationally expensive analyses and simulations. A surrogatebased optimization strategy has been developed in this study in order to improve global optimization performance. The strategy is a heuristic algorithm and it exploits not only multiple surrogates, but also multiple optimizers. Multiple optimizations of multiple surrogate models yield multiple candidate design points of optima. During the sequential sampling process, the algorithm ranks candidate design points, selects the points as many as specified, and builds the improved surrogate model. Various mathematical functions with different numbers of design variables are chosen to compare the proposed method with the other most recent algorithm, MSEGO. The proposed method shows superior performance to the other method.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 다중 근사모델을 이용한 다중 근사최적화
3. 수치 실험 환경
4. 수치 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (42)

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