基于代理的优化技术在过程系统工程中的应用
最优化与控制
2024-12-19 v1
摘要
优化在化学工程中扮演着重要角色，影响着成本效益、资源利用、产品质量和过程可持续性指标。本章广泛关注数据驱动优化，特别是基于模型的无导数技术，也称为基于代理的优化。本章向读者介绍各种算法的理论和实践考虑，并辅以多维度性能评估、测试函数以及两个化学工程案例研究：一个随机高维反应器控制研究和一个低维约束随机反应器优化研究。该评估揭示了每种算法在不同应用中的性能和适用性。此外，每种算法都附有背景信息、数学基础和算法描述。讨论的算法包括贝叶斯优化（BO），包括最先进的TuRBO、线性近似约束优化（COBYLA）、使用决策树作为代理的集成树模型优化工具（ENTMOOT）、分支拟合稳定噪声优化（SNOBFIT）、使用径向基函数的方法如DYCORS和SRBFStrategy、二次近似约束优化（COBYQA），以及其他一些在基于代理的优化中被认为有效的算法。通过理论与实践相结合，本章使读者具备将基于代理的优化技术整合到化学工程中的知识。总体目标是强调基于代理的优化的优势，介绍最先进的算法，并为在过程系统工程中成功实施提供指导。
引用
@article{arxiv.2412.13948,
title = {Surrogate-Based Optimization Techniques for Process Systems Engineering},
author = {Mathias Neufang and Emma Pajak and Damien van de Berg and Ye Seol Lee and Ehecatl Antonio del Rio Chanona},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13948},
year = {2024}
}