Search

Browse

• Communities
• Authors
• Year
• Titles
• Subjects

My Space

• Login

Accelerating a parallel asynchronous differential evolution algorithm using neural networks

Pissas Vasileios

Full record

---

Summary

Στην παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή θα χρησιμοποιηθεί ως βάση ένας υπάρχων παράλληλος ασύγχρονος Διαφορικός Εξελικτικός αλγόριθμος, ο οποίος έχει αναπτυχθεί από μέλη του Εργαστηρίου Στροβιλομηχανών & Ρευστοδυναμικής (TurboLab – TUC), σε γλώσσα προγραμματισμού FORTRAN. Ο συγκεκριμένος αλγόριθμος υποστηρίζεται από δύο Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) (Artificial Neural Networks – ANNs), τα οποία λειτουργούν ως υποκατάστατα μοντέλα (surrogate models) για την επιτάχυνση της διαδικασίας αξιολόγησης κάθε υποψήφιας λύσης που εξετάζει ο Διαφορικός Εξελικτικός αλγόριθμος.Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας, αρχικά θα γίνει μία βιβλιογραφική επισκόπηση των μεθόδων που χρησιμοποιούνται διεθνώς για τον συνδυασμό Εξελικτικών Αλγορίθμων με Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα ως surrogate models (meta-models). Ειδικότερα, θα εξετασθεί ο τρόπος που επιλέγονται τα άτομα των προηγούμενων πληθυσμών του Διαφορικού Εξελικτικού αλγορίθμου, ώστε να χρησιμοποιηθούν για την επανεκπαίδευση σε κάθε γενιά των ΤΝΔ. Επειδή η σωστή επιλογή των συγκεκριμένων ατόμων επιτρέπει την καλύτερη εκπαίδευση και αύξηση της ακρίβειας πρόβλεψης των ΤΝΔ, θα γίνει προσπάθεια να βρεθούν πολιτικές πιο αποτελεσματικής επιλογής αυτών των ατόμων σε κάθε γενιά. Η αποτελεσματικότητα των παραπάνω εναλλακτικών πολιτικών θα συγκριθεί με την υπάρχουσα πολιτική σε επιλεγμένα προβλήματα αναφοράς. Παράλληλα, θα γίνει προσπάθεια εισαγωγής και επιπλέον βελτιώσεων στον υπάρχοντα κώδικα, ώστε να καταστεί πιο εύχρηστος και πιο αποτελεσματικός.

Available Files

Services