皮埃尔·迪尤梅加德;索尼娅·卡菲里;丹尼尔·德拉哈耶;汉斯曼，R.约翰 旋翼机低噪声轨迹设计：使用代理进行黑盒优化。 （英语） Zbl 1534.90153号 最佳方案。工程师。 24，第4期，2475-2512（2023）. 摘要：本文针对一种特殊类型的飞机：旋翼机，研究了噪声最小的轨迹优化问题。它依赖于行业提供的一个真实的噪声足迹计算软件，即黑盒。局部最优轨迹是通过基于网格自适应直接搜索算法的定制求解方法计算的。我们提出了根据我们对问题的了解定义的多个代理，包括一个依赖于问题物理的代理（近似于旋翼机噪声模型），以及另一个基于机器学习（神经网络）方法的代理。通过针对问题定制的路径规划算法计算适当的起始猜测，并通过减少可变空间域，进一步增强了所提出的求解方法。通过对真实世界案例研究的数值实验，说明了所提出方法在解决方案质量（与目前实际飞行的轨迹相比，具有显著降噪效果的轨迹）和计算时间方面的性能。 MSC公司： 90立方 非线性规划 90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法 90 C90 数学规划的应用 关键词：无导数优化;代理模型;神经网络;轨迹规划;降噪程序 软件：BFO公司;EGO公司;GOPS公司;多最小值;github;凯拉斯;RBFOpt公司;NOMAD公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Dieumegard}等人，Optim。工程24，编号4，2475--2512（2023；Zbl 1534.90153） 全文： 内政部 哈尔 参考文献： [1] Audet，C。；Dennis，JE，用于约束优化的网格自适应直接搜索算法，SIAM J Optim，17，1，188-217（2006）·Zbl 1112.90078号 ·数字对象标识代码：10.1137/040603371 [2] Audet C，Hare W（2017）无衍生产品和黑箱优化。斯普林格。数字对象标识代码：10.1007/978-3-319-68913-5·Zbl 1391.90001号 [3] Audet，C。；贝查德，V。；Chaouki，J.，《使用MADS算法优化废陶粒处理工艺》，Optim Eng，9，143-160（2008）·Zbl 1167.92039号 ·doi:10.1007/s11081-007-9030-2 [4] Betts，JT，轨迹优化数值方法综述，J Guid Control Dyn，21，2，193-207（1998）·Zbl 1158.49303号 ·数字对象标识代码：10.2514/2.4231 [5] Chollet F等人（2015）Keras。https://github.com/fchollet/keras（网址：https://github.com/fchollet/keras） [6] 科埃略，BN；科埃略，越南；科埃略，IM；奥奇，LS；祖伊米塔，RHKD；利马，理学硕士；da Costa，AR，《多目标绿色无人机路由问题》，《计算运营研究》，88，306-315（2017）·Zbl 1391.90544号 ·doi:10.1016/j.cor.2017.04.011 [7] 康涅狄格州A。；Le Digabel，S.，《二次模型与网格自适应直接搜索在约束黑箱优化中的应用》，Optim Methods Softw，28，139-158（2013）·Zbl 1270.90073 ·doi:10.1080/10556788.2011.623162 [8] 科斯塔，A。；Nannicini，G.，RBFOpt：一个用于黑盒优化的开源库，具有昂贵的函数评估，《数学程序计算》，10597-629（2018）·Zbl 1411.90005号 ·doi:10.1007/s12532-018-0144-7 [9] Dasdemir E，Köksalan M，Øztürk DT（2020）基于灵活参考点的多目标进化算法：在无人机路径规划问题中的应用。计算Oper Res 114（104811）。doi:10.1016/j.cor.2019.104811·Zbl 1458.90077号 [10] Delahaye D、Puechmorel S、Tsiotras P、Feron E（2014）《飞机轨迹设计的数学模型：一项调查》。In：空中交通管理和系统。日本施普林格，东京，第205-247页。doi:10.1007/978-4-431-54475-3_12 [11] Dieumegard P、FGuntzer、Caillet J、Cafeeri S（2022）低噪声轨迹优化的实际旋翼机噪声足迹计算。参加：美国直升机学会第78届年度论坛，德克萨斯州沃思堡 [12] Dolan，ED；Moré，JJ，《带性能曲线的基准优化软件》，《数学程序》，91，201-213（2002）·兹比尔1049.90004 ·doi:10.1007/s101070100263 [13] 费米E，大都会N（1952）最小问题的数值解。加利福尼亚大学洛斯阿拉莫斯科学实验室技术代表LA-1492。数字对象标识代码：10.2172/4377177 [14] Frazier PI（2018）贝叶斯优化教程。doi:10.48550/ARXIV.1807.02811 [15] Gervais M，Schmitz F（2005）用于设计低噪声进近剖面的实测倾斜仪声学的神经网络建模。参加：美国直升机学会第61届年度论坛，德克萨斯州葡萄藤 [16] Gopalan G，Xue M，Atkins EM，Schmitz FH（2003）噪声最小化的纵向平面同时无干扰进近轨迹设计。参加：美国直升机学会第59届年度论坛，亚利桑那州凤凰城 [17] Grand View Research（2022）商用直升机市场规模、份额和趋势分析报告（按类型（轻型、中型、重型）、应用、地区和细分市场预测），2022-2030年。GVR-3-68038-826-8，大观研究 [18] Greenwood E（2017）《社区降噪直升机飞行程序》。在：美国直升机协会第73届年度论坛，德克萨斯州沃斯堡 [19] Greenwood E（2018）使用机器学习估计直升机降噪信息。In:美国直升机学会第74届年度论坛，亚利桑那州凤凰城 [20] Greenwood E（2019）低噪音旋翼机操作的动态重新规划。In:美国直升机学会第75届年度论坛，宾夕法尼亚州费城 [21] Guntzer F、Gareton V、Gervais M、Rollet P（2014）EC155优化仪表飞行规则（IFR）降噪程序的开发和测试。参加：美国直升机学会第70届年度论坛，加拿大魁北克省蒙特利尔 [22] Gutmann，HM，《用于全局优化的径向基函数法》，《全球优化杂志》，第19期，第201-227页（2001年）·Zbl 0972.90055号 ·doi:10.1023/A:1011255519438 [23] Hagelauer，P。；Mora-Camino，F.，《在线飞机4D轨迹优化的软动态规划方法》，《欧洲运营研究杂志》，107，1，87-95（1998）·Zbl 0943.90075号 ·doi:10.1016/S0377-2217（97）00221-X [24] Haykin S（2009）神经网络和学习机器。皮尔逊 [25] Hertz J，Krogh A，Palmer RG（1991）《神经计算理论导论》。CRC出版社。doi:10.1201/9780429499661 [26] 国际民航组织（2006）《空中导航服务程序》。飞机操作，第1卷。国际民用航空组织 [27] 国际民航组织（2008）9829 AN/451号文件。《飞机噪音管理平衡方法指南》，国际民航组织，加拿大魁北克省蒙特利尔 [28] INSEE（2022）Revenus，pauvretéet niveau de vie en 2017-多内斯·卡罗雷。https://www.insee.fr/fr/statistiques/6215138？索马里=6215217 [29] Janson，L。；Schmerling，E。；A.克拉克。；Pavone，M.，《快速行进树：基于快速行进采样的多维度最优运动规划方法》，《国际机器人研究杂志》，34，7，883-921（2015）·doi:10.1177/0278364915577958 [30] Jones博士；Schonlau，M。；Welch，WJ，昂贵黑盒函数的高效全局优化，J global Optim，13455-492（1998）·Zbl 0917.90270号 ·doi:10.1023/A:1008306431147 [31] 卡拉曼，S。；Frazzoli，E.，最佳运动规划的基于采样的算法，国际机器人研究杂志，30，7，846-894（2011）·Zbl 1220.91006号 ·doi:10.448550/arXiv.1105.1186 [32] 基弗，J。；Wolfowitz，J.，回归函数最大值的随机估计，Ann Math Stat，23462-466（1952）·兹比尔0049.36601 ·doi:10.1214/aoms/1177729392 [33] Kocuk，B.公司。；Altinel，K。；Aras，N.，使用感知器近似目标函数的梯度，用于约束最小化，并应用于减阻，Comput Oper Res，64，139-158（2015）·Zbl 1349.90844号 ·doi:10.1016/j.cor.2015.05.012 [34] Larson，J。；Menickelly，M。；Wild，S.，无导数优化方法，Acta Numer，28，287-404（2019）·Zbl 1461.65169号 ·doi:10.1017/S0962492919000060 [35] Le Digabel，S.，算法909:NOMAD:使用MADS算法进行非线性优化，ACM Trans Math Softw，37，4，1-15（2011）·Zbl 1365.65172号 ·数字对象标识代码：10.1145/1916461.1916468 [36] Manno，A。；阿马尔迪，E。；卡塞拉，F。；Martelli，E.，《代价高昂的黑盒问题的局部搜索方法及其在CSP工厂启动优化改进中的应用》，Optim Eng，211563-1598（2020）·Zbl 1457.90155号 ·doi:10.1007/s11081-020-09488-w [37] Mengistu，T。；Ghaly，W.，《使用进化方法和基于ANN的替代模型对涡轮机械叶片进行气动优化》，Optim Eng，9239-255（2008）·Zbl 1300.76025号 ·doi:10.1007/s11081-007-9031-1 [38] Mockus J（1989）全球优化的贝叶斯方法。数学及其应用，施普林格，多德雷赫特·Zbl 0693.49001号 [39] 莫里斯，R。；约翰逊，M。；维纳布尔，KB；Lindsey，J.，《设计噪音最小的旋翼机进近轨迹》，ACM跨智能系统技术，7，4，1-25（2016）·doi:10.1145/2838738 [40] NGA（1990）数字地形高程数据。https://earth-info.nga.mil/index.php？dir=标高动作=标高（&A） [41] Padula SL、Burley CL、Boyd Jr DD、Marcolini MA（2009）安静旋翼飞机进近轨迹设计。技术代表TM-2009-215771，NASA [42] 波塞利，M。；Toint，P.，BFO，一种可训练的无导数蛮力优化器，用于连续和离散变量的非线性约束优化和平衡计算，ACM Trans Math Softw，44，1-25（2018）·Zbl 1484.65136号 ·doi:10.145/308592 [43] 普拉茨，X。；Puig，V。；Quevedo，J。；Nejjari，F.，《飞机起飞轨迹的多目标优化，最大限度地减少噪音干扰》，《交通研究》第C部分：Emerg Technol，18，6，975-989（2010）·doi:10.1016/j.trc.2010.03.001 [44] 拉普，M。；Zsifkovits，M。；Pickl，S.，运动目标搜索运动学约束下的轨迹优化，计算操作研究，88，324-331（2017）·Zbl 1391.90339号 ·doi:10.1016/j.cor.2016.12.016 [45] Rauch P、Gervais M、Cranga P、Baud A、Hirsch JF、Walter A、Beaumier P（2011）Blue（Edge）：新叶片概念的设计、开发和测试。美国直升机协会第67届年度论坛。弗吉尼亚州费尔法克斯，第542-555页 [46] 里奥斯，LM；Sahinidis，NV，《无导数优化：算法综述和软件实现比较》，《全球优化杂志》，561247-1293（2013）·Zbl 1272.90116号 ·doi:10.1007/s10898-012-9951-y [47] Rodionova，O。；Sbihi，M。；Delahaye，D。；Mongeau，M.，北大西洋飞机轨迹优化，IEEE Trans Intell Trans Syst，15，5，2202-2212（2014）·doi:10.1109/TITS.2014.2312315 [48] Sóbester，A。；美国国际期刊Forrester；托尔，DJJ；Tresider，E。；Tucker，S.，代理辅助优化技术的工程设计应用，Optim Eng，15，243-265（2014）·Zbl 1308.65097号 ·doi:10.1007/s11081-012-9199-x [49] Schmitz F（1995）通过X力控制降低叶片-顶点相互作用（BVI）噪声。技术备忘录110371，NASA [50] Sridhar B，Ng HK，Chen NY（2011年），风力条件下的飞机轨迹优化和轨迹避免。J制导控制动力学34（5）。数字对象标识代码：10.2514/1.53378 [51] Vu，KK；d’Ambrosio，C。；Y.哈马迪。；Liberti，L.，《基于代理的黑箱优化方法》，《国际事务运营研究》，24，3，393-424（2017）·Zbl 1366.90196号 ·doi:10.1111/itor.12292 [52] Wang，L。；Yang，G。；孙，Q。；Ge，J.，基于随机规划和神经网络的总体弹道不确定性优化方法，Eng Optim，51，663-679（2019）·doi:10.1080/03052115X.2018.1484122 [53] Watson R，Downey O（2008）《声学红皮书：实用指南》。蓝树声学 [54] 世界卫生组织（2018）欧洲地区环境噪声指南。世界卫生组织欧洲区域办事处 [55] Xia，W。；Shoemaker，C.，GOPS：高效RBF代理全局优化算法，具有高维和多个并行处理器，包括应用于多模式水质PDE模型校准，Optim Eng，222741-2777（2021）·Zbl 1478.90098号 ·doi:10.1007/s11081-020-09556-1 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。