Tese
Surrogate modeling techniques and heuristic optimization methods applied to design and identification problems
Surrogate Modeling Techniques and Heuristic Optimization Methods Applied to Design and Identification Problems
Registro en:
VIANA, Felipe Antonio Chegury. Surrogate Modeling Techniques and Heuristic Optimization
Methods Applied to Design and Identification Problems. 2008. 177 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2008.
Autor
Viana, Felipe Antonio Chegury
Institución
Resumen
Advances in computer throughput have helped to popularize numerical optimization as an
engineering tool. However, they also favor an increase in complexity of the state-of-the-art
simulation. As a result, the computational cost of complex high-fidelity engineering simulations
often makes it difficult to rely exclusively on simulation for optimization. This doctoral research
presents an effort in combining global optimization and surrogate modeling techniques as a way
to rationally use the computer budget and increase the information level obtained during the
optimization task. The above mentioned techniques were used in the solution of the continuousdiscrete
problems of the optimal design of a vehicular structure and aircraft structural
components; identification of aircraft longitudinal stability and control derivatives and non-linear
landing gear model and the improvement of surrogate models through extra simulations.
Besides, the solution of the combinatorial problem of the optimal Latin Hypercube has been
implemented. At the end of the research, the main learning is that, as it also happens with
classical optimization algorithms, the success in using heuristic methods is highly dependent on
a number of factors, such as the level of fidelity of the simulations, level of previous knowledge
of be problem, and, of course, computational resources. This way, the use of variable fidelity
and surrogate models together with heuristic optimization methods is a successful approach,
since heuristic algorithms do not require gradient information (i.e., resources are directly used
for the search, and there is no propagation of the errors due to the computation of the
gradients); and they have the trend to find the global or near global solution. In some cases, a
cascade-type combination of heuristic and classical optimization methods may be a suitable
strategy for taking advantage of the global and local search capabilities of the individual
algorithms. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Doutor em Engenharia Mecânica Avanços na capacidade de processamento computacional popularizaram a otimização
numérica como uma ferramenta de engenharia. Contudo, eles favoreceram também o aumento
na complexidade das simulações. Como resultado, o custo computacional de simulações
complexas de alta fidelidade em engenharia dificultam o uso exclusivo de simulações em
otimização. Esta pesquisa de doutorado representa um esforço em combinar técnicas de
otimização global e meta-modelagem como uma forma de usar racionalmente os recursos
computacionais e aumentar o nível de informação obtida durante a tarefa de otimização. As
técnicas mencionadas acima foram usadas na resolução dos problemas contínuo-discretos do
projeto ótimo de uma estrutura veicular e componentes estruturais aeronáuticos; identificação
de derivadas de controle e estabilidade longitudinal de aviões e modelo não linear de trem de
pouso; e melhoramento de meta-modelos via adição de simulações. Além disso, a solução do
problema combinatorial do hipercubo latino ótimo também foi implementado. Ao final da
pesquisa, a principal lição é que, assim como também acontece com algoritmos clássicos de
otimização, o sucesso no uso de métodos heurísticos é altamente dependente do problema,
nível de fidelidade das simulações, nível das informações já conhecidas do problema, e,
obviamente, recursos computacionais. Desta forma, o uso de fidelidade variável e metamodelagem
juntamente com métodos heurísticos de otimização é uma estratégia bem
sucedida, uma vez que métodos heurísticos não requerem informação sobre o gradiente (isto
é, os recursos são diretamente usados na busca e não há propagação dos erros devido ao
cálculo dos gradientes); e eles têm a tendência em encontrar a solução global ou próxima dela.
Em alguns casos, uma combinação em cascata de métodos de otimização heurísticos e
clássicos pode compor uma estratégia viável para aproveitar as capacidades de busca global e
local dos algoritmos individuais.