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代理管理框架的并发实现及其在心血管形状优化中的应用。 (英语) 兹比尔1457.90158

摘要:代理管理框架(SMF)是一种对昂贵目标函数进行无导数优化的有效方法。SMF通常由基于代理的填充方法(SEARCH步骤)和模式搜索优化(POLL步骤)组成。尽管后者很容易并行化,但SEARCH步骤的并行化需要基于代理的策略,在每次迭代中生成多个候选项。此类SEARCH方法对SMF性能的影响仍有待深入研究。本文通过比较两种不同的填充方法:单搜索多错误抽样和期望改进常数说谎者方法,将SMF扩展到包含SEARCH步骤的并发评估。通过滤波器方法,将这些变量推广用于解决非线性约束问题。提出的方法针对不同的填充尺寸进行了基准测试,同时考虑了初始化的可变性。然后,我们演示了针对两个由血流动力学驱动的外科设计引发的形状优化问题提出的方法。在有限约束问题上,基于代理的多填充策略在固定的计算时间预算方面优于单填充策略。从这项研究中获得的见解不仅对SMF的未来实例有意义,而且对用于无导数优化的其他基于代理和混合并行填充方法也有意义。

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