Escaping Unknown Discontinuous Regions in Blackbox Optimization
Notice bibliographique
Résumé
The design of key nonlinear systems often requires the use of expensive blackbox simulations presenting inherent discontinuities whose positions in the variable space cannot be analytically predicted. Without further precautions, the solution of related optimization problems leads to design configurations which may be close to discontinuities of the blackbox output functions. These discontinuities may betray unsafe regions of the design space, such as nonlinear resonance regions. To account for possible changes of operating conditions, an acceptable solution must be away from unsafe regions of the space of variables. The objective of this work is to solve a constrained blackbox optimization problem with the additional constraint that the solution should be outside unknown zones of discontinuities or strong variations of the objective function or the constraints. The proposed approach is an extension of the mesh adaptive direct search (\sf Mads) algorithm and aims at building a series of inner approximations of these zones. The algorithm, called \sf DiscoMADS, relies on two main mechanisms: revealing discontinuities and progressively escaping the surrounding zones. A convergence analysis supports the algorithm and preserves the optimality conditions of \sf Mads. Numerical tests are conducted on analytical problems and on three engineering problems illustrating the following possible applications of the algorithm: the design of a simplified truss, the synthesis of a chemical component, and the design of a turbomachine blade. The \sf DiscoMADS algorithm successfully solves these problems by providing a feasible solution away from discontinuous regions.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».