【报告内容】

汇报人：乔钰博

汇报单位：太原理工大学

主题：《ALGA： Active Learning Based Genetic Algorithm for Accelerating Structural Optimization》

1、Introduction

2、Related Work

3、Proposed Approach

4、Experiments

5、Conclusion

【报告总结】

1、待解决的问题描述

  如何使用主动学习优化遗传算法。

2、相关创新方案

  1）使用机器学习中的主动学习。

  2）使用主动学习来优化GA。

3、实验总结

  1）该方法有可能将所需的总约束评估数量减少50%至70%。   

  2）主动学习者通过预测设计是可行的还是不可行的来帮助加速遗传算法。

  3）随着优化的进行，主动学习者对设计空间变得更加自信，并且可以在优化的后期迭代中更好地帮助优化器。

4、未来工作

  在迭代过程中，主动学习可能会查询次数过多，同时，在迭代过程中，判断可行或者不可行话费时间较多，未来工作可以在这两方面努力。

报告时间：2023年05月05日19:30

腾讯会议：371 3868 6615

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