Jag accepterar att kakor lagras på min dator

Läs mer

Evaluation of four global optimisation techniques (ASSA, DE, NA, Tabu Search) as applied to anechoic coating design and inverse problem uncertainty estimation.

Evaluation of four global optimisation techniques (ASSA, DE, NA, Tabu Search) as applied to anechoic coating design and inverse problem uncertainty estimation. Beställ tryckt exemplar Lägg i kundvagnen Ladda ned som PDF
Författare: Gothäll Hanna, Westin Rune
Ort: Stockholm
Sidor: 85
Utgivningsår: 2005
Publiceringsdatum: 2005-01-01
Rapportnummer: (FOI-R--1593--SE)
Nyckelord Adaptive Simplex Simulated Annealing, Differential Evolution, Neighbourhood Algorithm, Enhanced Continuous Tabu Search, Neigbourhood Algorithm-Bayes, ekodämpande skikt, anechoic coating
Sammanfattning Under de senaste tio till femton åren har simulated annealing och genetiska algoritmer blivit rutinverktyg inom undervattensakustiken för att lösa svåra optimerings- och inversproblem. På senare tid har dock nyare optimeringsalgoritmer introducerats. Dessa algoritmer har i vissa fall rapporterats prestera betydligt bättre än sina föregångare. I denna rapport testas och jämförs fyra sådana moderna globala optimeringsalgoritmer: Adaptive Simplex Simulated Annealing (ASSA), Differential Evolution (DE), Neighbourhood Algorithm (NA), och Enhanced Continuous Tabu Search (ECTS). Teknikerna testades på syntetiska optimeringsproblem och tillämpades på design av ekodämpande skikt av alberichtyp. ASSA och DE presterade bäst av de fyra algoritmerna för testproblemen såväl som för designproblemet. De andra två algoritmerna, NA och ECTS, behöver utvecklas ytterligare för att deras förmågor till global utforskning ska förbättras. I inversproblemssammanhang är det viktigt med en bedömning av osäkerheten i den erhållna lösningen. För detta ändamål har en nyligen utvecklad metod prövats. Ett bayesianskt inversproblem formulerades baserat på de ekodämpande skikten och optimeringsalgoritmerna användes för att erhålla minsta-kvadratlösningar. En utvidgning av NA användes sedan för att få en uppfattning om osäkerheten i variabelskattningen, genom att samplera om de erhållna sökensemblerna. Denna utvidgning, vid namn NA-Bayes, visade sig vara ett användbart verktyg för bedömningen av lösningens trovärdighet. En förutsättning är dock att den använda optimeringsalgoritmen har samplerat sökrymden väl.
Abstract During the last ten to fifteen years, simulated annealing and genetic algorithms have become routine tools in the field of underwater acoustics for solving difficult optimisation and inverse problems. However, other global optimisation methods have recently been introduced, some of which have been reported to outperform the previous ones. In the present report, four such more modern global optimisation techniques are tested and compared: Adaptive Simplex Simulated Annealing (ASSA), Differential Evolution (DE), Neighbourhood Algorithm (NA), and Enhanced Continuous Tabu Search (ECTS). The techniques have been tested on synthetic optimisation problems and applied to the design of Alberich anechoic coatings. ASSA and DE performed best of the four algorithms in the synthetic test problems, as well as in the coating design problem. For the other two algorithms, NA and ECTS, further research is desired in order to improve their exploring capabilities. In the context of inverse problems, a solution appraisal stage is important, and an evaluation of a recently developed method for that purpose is reported. A Bayesian inversion problem was formulated concerning the Alberich anechoic coatings, and the optimisation algorithms were applied to obtain least-squares solutions. An extension of NA was then used to get an indication of the variable estimate uncertainties, by resampling the obtained search ensembles. This extension, called NA-Bayes, was found to be useful tool for the solution appraisal stage, provided that the search domain is well sampled by the optimisation technique used.

Kundvagn

Inga rapporter i kundvagnen

FOI, Totalförsvarets forskningsinstitut

FOI
Totalförsvarets forskningsinstitut
164 90 Stockholm

Tel: 08-555 030 00
Fax: 08-555 031 00

Orgnr: 202100-5182