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Enregistrement W2298639746 · doi:10.14288/1.0050419

A level set global optimization method for nonlinear engineering problems

2009· article· en· W2298639746 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)Nonlinear programmingNonlinear systemComputer scienceMathematical optimizationPoint (geometry)Reliability (semiconductor)Convergence (economics)Function (biology)MathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mathematical equations used in civil engineering design procedures are predomi nantly nonlinear. Most civil engineering design optimization problems would therefore require the use of nonlinear programming (NLP) techniques for their solution. Those NLP packages with the ability to handle practical sizes of problems, and have been available on mainframe computers for many years, are only now becoming available on microcomputers. On top of this, these existing NLP techniques, which are dominated by the gradient methods, do not guarantee global solutions. As a consequence suitable optimization methods for civil engineering design are not being enjoyed by practitioners. In this thesis, the level set optimization method, whose theory was initially presented in “Integral global optimization” by [Chew & Zheng, 1988] was further developed to address, in particular, practical engineering problems. It was found that Level Set Pro gramming (LSP), offers a viable alternative to existing nonlinear optimization methods. While LSP does not radically alter the computational effort involved it has some unique characteristics which appear to be significant from the engineering users point of view. LSP which is classified as a direct search method of optimization, utilizes the set theory concept of a level set. It uses estimates of moments of the objective function values at the confirmed points within a level set to control the search advance and as a measure of convergence on the global optimum. The reliability and efficiency of LSP was verified by comparing its results with pub lished results for both mathematical and engineering test problems. In addition to the published test problems, a new parametrically adjustable mathematical test problem was designed to test global optimization methods in general and to explore the strengths and weaknesses of LSP in particular. Experience with these test problems showed that LSP gave similar results to those cited in the literature as well as improved results or more complete sets of global solution. The large number of solutions developed at each iteration of LSP permits meaningful graphical displays of the progressive reduction in the level set boundaries as the global solution is approached. Other displays were also found to provide insights into the solution process and a basis for diagnosing search difficulties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle