A Comparative Study of Infill Sampling Criteria for Computationally Expensive Constrained Optimization Problems

ผู้วิจัยได้ทำการศึกษาและเปรียบเทียบ infill sampling criteria สำหรับการเลือกจุดต่อไปในโดเมนเพื่อทำการคำนวณค่าฟังก์ชันวัตถุประสงค์ทั้งหมด 4 เกณฑ์ ได้แก่ expected feasible improvement (EFI), constrained expected improvement (CEI), stepwise uncertainty reduction (SUR) และ augmented Lagrangian (AL) ภายใต้กรอบการศึกษาของ Bayesian Optimization วัตถุประสงค์หลักของ infill sampling criteria คือเพื่อเลือกจุดในโดเมนที่ให้ค่าดีที่สุดและสอดคล้องกับฟังก์ชันข้อจำกัดภายในระยะเวลาคำนวณอันจำกัด งานวิจัยนี้ได้ทำการศึกษาและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ infill sampling criteria โดยทำการทดสอบเปรียบเทียบในระบบที่ยุติธรรมและรัดกุม ทำให้สามารถเปรียบเทียบคุณภาพของคำตอบที่หาได้ ประสิทธิภาพในการค้นหา feasible region และจำนวนจุดคำตอบที่สอดคล้องกับฟังก์ชันข้อจำกัด (feasible solution) เทียบกับจำนวนจุดทั้งหมดที่ทำการหาค่าฟังก์ชันของแต่ละเกณฑ์ โดย benchmark problems ประกอบด้วย 9 ฟังก์ชันมาตรฐานที่มีคุณสมบัติแตกต่างกัน รวมไปถึงปัญหาการออกแบบวิศวกรรมโครงสร้าง

Reference
Chaiyotha K, Krityakierne T. A Comparative Study of Infill Sampling Criteria for Computationally Expensive Constrained Optimization Problems. Symmetry. 2020;12(10):1631.