A multi-objective memetic inverse solver reinforced by local optimization methods
PBN-AR
Instytucja
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
EN
Czasopismo
Journal of Computational Science (30pkt w roku publikacji)
ISSN
1877-7503
EISSN
1877-7511
Wydawca
Elsevier Science BV
DOI
Rok publikacji
2017
Numer zeszytu
Strony od-do
85--94
Numer tomu
18
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.71
Autorzy
(liczba autorów: 5)
Pozostali autorzy
+ 3
Słowa kluczowe
EN
inverse problems
memetic algorithms
multi-objective optimization methods
Streszczenia
Język
EN
Treść
We propose a new memetic strategy that can solve the multi-physics, complex inverse problems, formulated as the multi-objective optimization ones, in which objectives are misfits between the measured and simulated states of various governing processes. The multi-deme structure of the strategy allows for both, intensive, relatively cheap exploration with a moderate accuracy and more accurate search many regions of Pareto set in parallel. The special type of selection operator prefers the coherent alternative solutions, eliminating artifacts appearing in the particular processes. The additional accuracy increment is obtained by the parallel convex searches applied to the local scalarizations of the misfit vector. The strategy is dedicated for solving ill-conditioned problems, for which inverting the single physical process can lead to the ambiguous results. The skill of the selection in artifact elimination is shown on the benchmark problem, while the whole strategy was applied for identification of oil deposits, where the misfits are related to various frequencies of the magnetic and electric waves of the magnetotelluric measurements. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
Cechy publikacji
original article
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:104786
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych