Surrogate Modeling in the Evolutionary Optimization of Catalytic Materials
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F12%3A00380963" target="_blank" >RIV/67985807:_____/12:00380963 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Surrogate Modeling in the Evolutionary Optimization of Catalytic Materials
Popis výsledku v původním jazyce
The search for best performing catalysts leads to high-dimensional optimization tasks. They are by far most frequently tackled using evolutionary algorithms, usually implemented in systems developed specifically for the area of catalysis. Their fitness functions are black-box functions with costly and time-consuming empirical evaluation. This suggests to apply surrogate modeling. The paper points out three difficulties challenging the application of surrogate modeling to catalysts optimization: mixed-variables optimization, assessing the suitability of different models, and scalarization of multiple objectives. It then provides examples of how those challenges are tackled in real-world catalysts optimization tasks. The examples are based on results obtained in three such tasks using one of specific evolutionary optimization systems for catalysis.
Název v anglickém jazyce
Surrogate Modeling in the Evolutionary Optimization of Catalytic Materials
Popis výsledku anglicky
The search for best performing catalysts leads to high-dimensional optimization tasks. They are by far most frequently tackled using evolutionary algorithms, usually implemented in systems developed specifically for the area of catalysis. Their fitness functions are black-box functions with costly and time-consuming empirical evaluation. This suggests to apply surrogate modeling. The paper points out three difficulties challenging the application of surrogate modeling to catalysts optimization: mixed-variables optimization, assessing the suitability of different models, and scalarization of multiple objectives. It then provides examples of how those challenges are tackled in real-world catalysts optimization tasks. The examples are based on results obtained in three such tasks using one of specific evolutionary optimization systems for catalysis.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
GECCO '12. Proceedings of the fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference
ISBN
978-1-4503-1177-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
1095-1102
Název nakladatele
ACM
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Philadelphia
Datum konání akce
7. 7. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000309611100137