Ime strani: ARRSProjekti / 2017 / Vključevanje realnih problemov v primerjavo večkriterijskih optimizacijskih algoritmov

Vključevanje realnih problemov v primerjavo večkriterijskih optimizacijskih algoritmov


Nazaj na seznam za leto 2017


Oznaka in naziv projekta

Z2-8177 - Vključevanje realnih problemov v primerjavo večkriterijskih optimizacijskih algoritmov
Z2-8177 - Incorporating real-world problems into the benchmarking of multiobjective optimizers

Logotipi ARRS in drugih financerjev

© Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije

Projektna skupina

Vodja projekta: dr. Tea Tušar

Vsebinski opis projekta

Realni optimizacijski problemi, ki jih najdemo v inženirstvu, medicini in na drugih področjih, so po naravi večinoma večkriterijski, saj iščejo kompromise med, na primer, visoko kakovostjo in nizkimi stroški. Zelo pogosto nimamo vpogleda v lastnosti funkcij, ki jih želimo optimirati, kar pomeni, da imamo opravka s tako imenovanimi optimizacijskimi problemi črne škatle. Obstaja na stotine algoritmov za reševanje večkriterijskih optimizacijskih problemov črne škatle. Njihovo uspešnost lahko primerjamo med sabo samo s testiranjem na testnih problemih. Odprtokodna platforma za primerjavo optimizacijskih algoritmov COCO (angl. Comparing Continuous Optimizers), je bila pred kratkim razširjena z dvokriterijskimi testnimi problemi. To je bil pomemben napredek v metodologiji ocenjevanja uspešnosti v večkriterijski optimizaciji, saj COCO uspešnost ocenjuje s pristopom s fiksno ciljno vrednostjo (namesto s pristopom s fiksnim številom vrednotenj), ki omogoča kvantitativno interpretacijo rezultatov.

Čeprav primerjava večkriterijskih optimizacijskih algoritmov s platformo COCO pomeni pomemben korak naprej, so trenutni večkriterijski problemi v tej platformi (kot tudi drugih dostopnih zbirkah testnih problemov) v svojem bistvu še vedno sintetični in ne vključujejo pomembnih lastnosti realnih problemov, kot so: mešane spremenljivke, omejitve, dolgotrajna vrednotenja in vrednotenja v svežnjih. Za raziskave je na voljo le peščica realnih večkriterijskih optimizacijskih problemov, zato raziskovalci na področju večkriterijske optimizacije prepoznavajo potrebo po prosto dostopni zbirki realnih testnih problemov, modelov realnih problemov ter bolj realističnih sintetičnih problemov.

Ideja tega projekta je nadgraditi uveljavljeno platformo COCO in jo razširiti z vključitvijo realnih problemov in njihovih lastnosti z namenom premostitve vrzeli med raziskavami in praktično uporabo večkriterijskih optimizacijskih metod. Natančneje, glavni cilji tega projekta so: (1) razširiti formulacijo testnih problemov in metodologijo ocenjevanja uspešnosti v platformi COCO, da bosta podpirali posebnosti realnih problemov, (2) zgraditi novo zbirko večkriterijskih optimizacijskih problemov, ki bo vsebovala realne probleme, modele realnih problemov in sintetične probleme z lastnostmi realnih problemov, ter (3) razviti algoritem, ki bo omogočal reševanje problemov iz te nove zbirke, in njegove rezultate dati na voljo za prihodnje primerjave.

Nova zbirka večkriterijskih optimizacijskih problemov bo vključena v prihodnje delavnice BBOB (angl. Black-box Optimization Benchmarking) na priznanih konferencah s področja evolucijskega računanja, zato lahko upravičeno pričakujemo, da bo rezultat projekta imel velik vpliv v večkriterijski optimizacijski skupnosti.

Faze projekta

Projekt poteka od 1. 5. 2017 do 30. 4. 2019.

Delo na projektu je organizirano v tri zaporedne vsebinske delovne sklope z dodatnim delovnim sklopom za organizacijo projekta in diseminacijo njegovih rezultatov, ki bo potekal čez celotno trajanje projekta.

  1. Prilagoditev formulacije problema in metodologije ocenjevanja uspešnosti (M1-M10)
    • Podpiranje mešanih spremenljivk
    • Podpiranje omejitev
    • Podpiranje dolgotrajnih vrednotenj
    • Podpiranje asinhronih vrednotenj kriterijev
  2. Izgradnja zbirke testnih problemov (M11-M18)
    • Vključevanje realnih problemov
    • Vključevanje modelov realnih problemov
    • Vključevanje sintetičnih problemov z lastnostmi realnih problemov
  3. Razvoj algoritma (M19-M24)
    • Snovanje algoritma
    • Implementiranje in preizkušanje algoritma
  4. Organizacija in diseminacija (M1-M24)
    • Organiziranje projektnega dela
    • Diseminiranje rezultatov projekta

Bibliografske reference

Vse reference od 2017 do 2019 (SICRIS)


Nazaj na seznam projektov po letih