Automatic problem identifier and parameter tuning in local optimization
局部优化中的自动问题识别和参数调整
基本信息
- 批准号:483291-2015
- 负责人:
- 金额:$ 1.82万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Engage Grants Program
- 财政年份:2015
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2015-01-01 至 2016-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Many engineering problems require optimization of highly complex simulations in order to achieve the best
product or process design. In practice, high dimensionality, computational cost and lack of mathematical
expressions are three key issues in modern optimization, and their combination makes the design optimization
very challenging. Empower Operations, based in BC, is a company which offers design exploration and
optimization software suitable for High dimensional, Expensive and Black-box (HEB) problems, to be used by
manufacturers. Manufacturers need to use optimization in the design of their product, but not all companies
have optimization specialists who can work with optimization codes. The current available optimization
methods all require the user to choose the suitable approach for a given problem. Moreover, each method has
special parameters which should be tuned. These became the hurdle for practical application of the otherwise
powerful optimization.
The product of Empower Operations, OASIS (Optimization Assisted Simulation Integration Software), aims to
provide a framework in which the user can use global optimization algorithms, with minimum knowledge
about the algorithm details. The OASIS software contains a module for local optimization but little work is
done to find the best method for different problems. In this project, the objective is to find a strategy to identify
the type of problem and tune algorithm parameters automatically, with the purpose of solving a wider range of
problems. The proposed research will significantly enhance the performance of the OASIS optimization
algorithm, and make OASIS accessible to a wider scope of design engineers. The developed techniques can
bridge the gap between optimization theory and practical demand from engineers, and ultimately increase the
global competitiveness of Canadian manufacturers.
许多工程问题需要优化高度复杂的模拟,以达到最佳效果。
产品或工艺设计。在实践中,高维数,计算成本和缺乏数学
表达式是现代优化中的三个关键问题,它们的结合使得设计优化
非常有挑战性。授权运营,总部设在不列颠哥伦比亚省,是一家提供设计探索和
适用于高维、昂贵和黑盒(HEB)问题的优化软件,供以下人员使用:
厂商制造商需要在其产品的设计中使用优化,但不是所有公司
拥有可以使用优化代码的优化专家。当前可用的优化
所有方法都要求用户为给定问题选择合适的方法。此外,每种方法都具有
需要调整的特殊参数。这些都成为实际应用的障碍,否则
强大的优化
Empower Operations的产品OASIS(优化辅助仿真集成软件)旨在
提供一个框架,用户可以在其中使用全局优化算法,以最少的知识
算法的细节OASIS软件包含一个局部优化模块,
为不同的问题找到最佳的解决方法。在这个项目中,目标是找到一个战略,以确定
问题的类型和自动调整算法参数,目的是解决更大范围的
问题所提出的研究将显着提高OASIS优化的性能
算法,并使OASIS访问更广泛的设计工程师。所开发的技术可以
弥合优化理论与工程师实际需求之间的差距,最终提高
加拿大制造商的全球竞争力。
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 }}
Lu, Zhaosong其他文献
A Newton-CG Based Augmented Lagrangian Method for Finding a Second-Order Stationary Point of Nonconvex Equality Constrained Optimization with Complexity Guarantees
基于牛顿CG的增广拉格朗日求复杂度保证非凸等式约束优化二阶驻点方法
- DOI:
10.1137/22m1489824 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:3.1
- 作者:
He, Chuan;Lu, Zhaosong;Pong, Ting Kei - 通讯作者:
Pong, Ting Kei
Convex optimization methods for dimension reduction and coefficient estimation in multivariate linear regression
- DOI:
10.1007/s10107-010-0350-1 - 发表时间:
2012-02-01 - 期刊:
- 影响因子:2.7
- 作者:
Lu, Zhaosong;Monteiro, Renato D. C.;Yuan, Ming - 通讯作者:
Yuan, Ming
A Newton-CG Based Barrier Method for Finding a Second-Order Stationary Point of Nonconvex Conic Optimization with Complexity Guarantees
基于Newton-CG的障碍法求解复杂度保证的非凸圆锥优化二阶驻点
- DOI:
10.1137/21m1457011 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:3.1
- 作者:
He, Chuan;Lu, Zhaosong - 通讯作者:
Lu, Zhaosong
ADAPTIVE FIRST-ORDER METHODS FOR GENERAL SPARSE INVERSE COVARIANCE SELECTION
- DOI:
10.1137/080742531 - 发表时间:
2010-01-01 - 期刊:
- 影响因子:1.5
- 作者:
Lu, Zhaosong - 通讯作者:
Lu, Zhaosong
Accelerated First-Order Methods for Convex Optimization with Locally Lipschitz Continuous Gradient
局部 Lipschitz 连续梯度凸优化的加速一阶方法
- DOI:
10.1137/22m1500496 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:3.1
- 作者:
Lu, Zhaosong;Mei, Sanyou - 通讯作者:
Mei, Sanyou
Lu, Zhaosong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('Lu, Zhaosong', 18)}}的其他基金
Efficient methods for large-scale structural optimization with application to machine learning
应用于机器学习的大规模结构优化的有效方法
- 批准号:
RGPIN-2017-04169 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Efficient methods for large-scale structural optimization with application to machine learning
应用于机器学习的大规模结构优化的有效方法
- 批准号:
RGPIN-2017-04169 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Efficient methods for large-scale structural optimization with application to machine learning
应用于机器学习的大规模结构优化的有效方法
- 批准号:
RGPIN-2017-04169 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Efficient methods for large-scale structural optimization with application to machine learning
应用于机器学习的大规模结构优化的有效方法
- 批准号:
RGPIN-2017-04169 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
First-Order Methods for Large-Scale Optimization and Applications
大规模优化的一阶方法及其应用
- 批准号:
341410-2012 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
First-Order Methods for Large-Scale Optimization and Applications
大规模优化的一阶方法及其应用
- 批准号:
341410-2012 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
First-Order Methods for Large-Scale Optimization and Applications
大规模优化的一阶方法及其应用
- 批准号:
341410-2012 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
First-Order Methods for Large-Scale Optimization and Applications
大规模优化的一阶方法及其应用
- 批准号:
341410-2012 - 财政年份:2012
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Theory of cone programming and its applications
锥规划理论及其应用
- 批准号:
341410-2007 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Theory of cone programming and its applications
锥规划理论及其应用
- 批准号:
341410-2007 - 财政年份:2010
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
相似国自然基金
流体湍流运动的相关数学分析
- 批准号:10971174
- 批准年份:2009
- 资助金额:25.0 万元
- 项目类别:面上项目
不可压流体力学方程中的一些问题
- 批准号:10771177
- 批准年份:2007
- 资助金额:17.0 万元
- 项目类别:面上项目
N-体问题的中心构型及动力系统的分支理论
- 批准号:10601071
- 批准年份:2006
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
相似海外基金
Hilbert's Sixth Problem: From Particles to Waves
希尔伯特第六个问题:从粒子到波
- 批准号:
2350242 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Continuing Grant
BETTERXPS - Tackling the Peak Assignment Problem in X-ray Photoelectron Spectroscopy with First Principles Calculations
BETTERXPS - 通过第一原理计算解决 X 射线光电子能谱中的峰分配问题
- 批准号:
EP/Y036433/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Research Grant
Barking up the right trees – A microbial solution for our methane problem
树皮正确 — 解决甲烷问题的微生物解决方案
- 批准号:
DE240100338 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Discovery Early Career Researcher Award
Hunting Dark Satellites Problem:ダークマターパラドクスの解明
寻找暗卫星问题:解开暗物质悖论
- 批准号:
24K07085 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Is to achieve a breakthrough in the problem of how to reliably control the many qubits in an errorfree and scalable way.
就是要在如何以无错误且可扩展的方式可靠地控制众多量子比特的问题上取得突破。
- 批准号:
2906479 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Studentship
CAREER: Inviting all 21st century problem-solvers: Building equity by de-tracking middle school mathematics instruction
职业:邀请所有 21 世纪的问题解决者:通过打破中学数学教学的轨道来建立公平
- 批准号:
2336391 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Continuing Grant
MCA: Problem-Based Learning for Warehousing and Order Fulfillment
MCA:基于问题的仓储和订单履行学习
- 批准号:
2322250 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Standard Grant
Promise Constraint Satisfaction Problem: Structure and Complexity
承诺约束满足问题:结构和复杂性
- 批准号:
EP/X033201/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Fellowship
Solvability of Parabolic Regularity problem in Lebesgue spaces
勒贝格空间中抛物线正则问题的可解性
- 批准号:
EP/Y033078/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Research Grant
Towards a practical quantum advantage: Confronting the quantum many-body problem using quantum computers
迈向实用的量子优势:使用量子计算机应对量子多体问题
- 批准号:
EP/Y036069/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.82万 - 项目类别:
Research Grant














{{item.name}}会员




