利用神经网络与树搜索生成平面四边形网格
机器学习
2023-05-02 v3 人工智能
数值分析
数值分析
摘要
在有限元法（FEM）的发展历程中，网格生成的质量长期被视为为工程师提供可靠仿真结果的关键方面。目前商业软件中采用的元素提取法是最鲁棒的方法。然而，为了加速提取，该方法通过寻找优化目标函数的下一个元素来实现，这可能在多个时间步后产生质量较差的局部网格。我们提出 TreeMesh，一种将该方法与强化学习（也可使用监督学习）以及一种新颖的蒙特卡洛树搜索（MCTS）（Coulom(2006)、Kocsis and Szepesvári(2006)、Browne et al.(2012)）结合的方法。该算法基于先前提出的方法（Pan et al.(2021)）。在对深度强化学习（DRL）（算法、状态-动作-奖励设定）做出诸多改进并加入 MCTS 后，它在相同边界上优于先前工作。此外，利用树搜索，我们的程序在种子密度变化边界（常见于薄膜材料）上展现出显著优势。
引用
@article{arxiv.2111.07613,
title = {Generate plane quad mesh with neural networks and tree search},
author = {Hua Tong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07613},
year = {2023}
}
备注
Didn't publish it