Use of surrogates in derivative-free optimization

在无导数优化中使用代理

基本信息

  • 批准号:
    418250-2012
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.89万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2014-01-01 至 2015-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The research project described in this proposal concerns derivative-free optimization (DFO). More precisely, it focuses on blackbox optimization, which occurs when the objective(s) and constraints of an engineering optimization problem are obtained by a computer code seen as a blackbox. Several characteristics make these codes impractical for optimization: they may be expensive to evaluate, be contaminated with noise, or fail to return a value. No derivative information is available and even approximations can not be exploited for the optimization. In this context, derivative-based methods cannot be used, and DFO methods may be considered. The present proposal discusses extensions of the mesh adaptive direct search (MADS) method, and in particular the use of surrogates to improve its efficiency.
本提案中描述的研究项目涉及无导数优化(DFO)。更确切地说,它专注于黑盒优化,当工程优化问题的目标和约束由被视为黑盒的计算机代码获得时,就会发生这种情况。有几个特性使得这些代码对于优化来说不切实际:它们可能评估起来很昂贵,被噪声污染,或者无法返回值。没有可用的衍生信息,甚至无法利用近似值进行优化。在这种情况下,不能使用基于导数的方法,可以考虑DFO方法。本建议讨论了网格自适应直接搜索(MADS)方法的扩展,特别是使用代理人,以提高其效率。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

LeDigabel, Sébastien其他文献

LeDigabel, Sébastien的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('LeDigabel, Sébastien', 18)}}的其他基金

Derivative-Free Optimization: Algorithmic Developments, Software Design, Applications, and Machine Learning
无导数优化:算法开发、软件设计、应用程序和机器学习
  • 批准号:
    RGPIN-2018-05286
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Derivative-Free Optimization: Algorithmic Developments, Software Design, Applications, and Machine Learning
无导数优化:算法开发、软件设计、应用程序和机器学习
  • 批准号:
    RGPIN-2018-05286
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Numerical Optimization and Machine Learning
数值优化和机器学习
  • 批准号:
    544900-2019
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Numerical Optimization and Machine Learning
数值优化和机器学习
  • 批准号:
    544900-2019
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Derivative-Free Optimization: Algorithmic Developments, Software Design, Applications, and Machine Learning
无导数优化:算法开发、软件设计、应用程序和机器学习
  • 批准号:
    RGPIN-2018-05286
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Numerical Optimization and Machine Learning
数值优化和机器学习
  • 批准号:
    544900-2019
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Derivative-Free Optimization: Algorithmic Developments, Software Design, Applications, and Machine Learning
无导数优化:算法开发、软件设计、应用程序和机器学习
  • 批准号:
    RGPIN-2018-05286
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Derivative-Free Optimization: Algorithmic Developments, Software Design, Applications, and Machine Learning
无导数优化:算法开发、软件设计、应用程序和机器学习
  • 批准号:
    RGPIN-2018-05286
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Use of surrogates in derivative-free optimization
在无导数优化中使用代理
  • 批准号:
    418250-2012
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Use of surrogates in derivative-free optimization
在无导数优化中使用代理
  • 批准号:
    418250-2012
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual

相似海外基金

Light mediated carbonylation reactions using CO 'surrogates'
使用 CO“替代物”的光介导羰基化反应
  • 批准号:
    2887256
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Studentship
Co-Design of Neural Operators and Stochastic Optimization Algorithms for Learning Surrogates for PDE-Constrained Optimization Under Uncertainty
不确定性下偏微分方程约束优化学习代理的神经算子和随机优化算法的协同设计
  • 批准号:
    2324643
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
EAGER: Low-temperature Coupling of Methane Surrogates over Single Atom Catalysts: Elucidation of Elementary Reactions for C-C Bond Formation
EAGER:单原子催化剂上甲烷替代物的低温偶联:阐明 C-C 键形成的基本反应
  • 批准号:
    2328552
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: OAC Core: Smart Surrogates for High Performance Scientific Simulations
合作研究:OAC Core:高性能科学模拟的智能替代品
  • 批准号:
    2212550
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Novel methodologies to establish injury limits and surrogates to assess trauma risk for high rate impact loading to males and females
建立伤害限制和替代方法来评估男性和女性高频率冲击载荷的创伤风险的新方法
  • 批准号:
    DGDND-2021-04087
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    DND/NSERC Discovery Grant Supplement
Novel methodologies to establish injury limits and surrogates to assess trauma risk for high rate impact loading to males and females
建立伤害限制和替代方法来评估男性和女性高频率冲击载荷的创伤风险的新方法
  • 批准号:
    RGPAS-2021-00044
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
Mechanics of Brain Surrogates in Repeated High-Rate Loading
重复高速率加载下大脑替代物的力学
  • 批准号:
    547955-2020
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral
A Multisite Randomized Controlled Trial of EMPOWER for Family Surrogates of Critically Ill Patients
EMPOWER 对危重患者家庭代理人的多中心随机对照试验
  • 批准号:
    10367277
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
Collaborative Research: OAC Core: Smart Surrogates for High Performance Scientific Simulations
合作研究:OAC Core:高性能科学模拟的智能替代品
  • 批准号:
    2212548
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Extracellular vesicles as dynamic surrogates for drug transporter expression. A new tool to personalize pharmacotherapy?
细胞外囊泡作为药物转运蛋白表达的动态替代物。
  • 批准号:
    509856975
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.89万
  • 项目类别:
    Research Grants
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了