Reduced-Cost. For Industrial Applications. Kyriakos C. GIANNAKOGLOU, Professor NTUA

Σχετικά έγγραφα
ΜΕΘΟΔΟΙ ΑΕΡΟΔΥΝΑΜΙΚΗΣ

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)

The Simply Typed Lambda Calculus

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

Démographie spatiale/spatial Demography

Partial Differential Equations in Biology The boundary element method. March 26, 2013

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

EE512: Error Control Coding

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions

[1] P Q. Fig. 3.1

Homework 3 Solutions

Instruction Execution Times

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

ES440/ES911: CFD. Chapter 5. Solution of Linear Equation Systems

Παράλληλος προγραμματισμός περιστροφικών αλγορίθμων εξωτερικών σημείων τύπου simplex ΠΛΟΣΚΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ

ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΧΡΟΝΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΕΡΓΑΣΙΩΝ & ΑΝΑΘΕΣΗΣ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ ΣΕ ΠΟΛΛΑΠΛΑ ΕΡΓΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΜΕ ΠΟΛΛΑΠΛΕΣ ΟΜΑΔΕΣ

2 Composition. Invertible Mappings

Second Order RLC Filters

Στοχαστικής Βελτιστοποίησης και Εφαρμογές

Η ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΤΩΝ ΗΛΙΚΙΩΜΕΝΩΝ ΑΣΘΕΝΩΝ ΜΕΤΑ ΤΗΝ ΕΞΟΔΟ ΤΟΥΣ ΑΠΟ ΤΗΝ ΜΟΝΑΔΑ ΕΝΤΑΤΙΚΗΣ ΘΕΡΑΠΕΙΑΣ. Στυλιανός Σολωμή

HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:

Business English. Ενότητα # 9: Financial Planning. Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων

EPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING. Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE)

Assalamu `alaikum wr. wb.

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates

Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ "ΠΟΛΥΚΡΙΤΗΡΙΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΑΣΦΑΛΙΣΤΗΡΙΟΥ ΣΥΜΒΟΛΑΙΟΥ ΥΓΕΙΑΣ "

TMA4115 Matematikk 3

Statistical Inference I Locally most powerful tests

Finite Field Problems: Solutions

Section 8.3 Trigonometric Equations

(1) Describe the process by which mercury atoms become excited in a fluorescent tube (3)

ΜΕΘΟΔΟΙ ΑΕΡΟΔΥΝΑΜΙΚΗΣ

ίκτυο προστασίας για τα Ελληνικά αγροτικά και οικόσιτα ζώα on.net e-foundatio // itute: toring Insti SAVE-Monit


Reminders: linear functions

Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο

Smaller. 6.3 to 100 After 1 minute's application of rated voltage at 20 C, leakage current is. not more than 0.03CV or 4 (µa), whichever is greater.

Βελτιστοποίηση με Εξελικτικούς Αλγορίθμους Υποβοηθούμενους από τη Μέθοδο Ανάλυσης σε Κύριες Συνιστώσες - Εϕαρμογές στην Ενέργεια και στις Μεταϕορές

Supplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation and Peak Detection

Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration

department listing department name αχχουντσ ϕανε βαλικτ δδσϕηασδδη σδηφγ ασκϕηλκ τεχηνιχαλ αλαν ϕουν διξ τεχηνιχαλ ϕοην µαριανι

Μέθοδος και Λογισμικό Παραμετροποίησης της Μορϕής Πτερυγώσεων Στροβιλομηχανών. Διπλωματική Εργασία. Παναγιώτης Η. Γιαννατσέλης

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

the total number of electrons passing through the lamp.

«ΑΝΑΠΣΤΞΖ ΓΠ ΚΑΗ ΥΩΡΗΚΖ ΑΝΑΛΤΖ ΜΔΣΔΩΡΟΛΟΓΗΚΩΝ ΓΔΓΟΜΔΝΩΝ ΣΟΝ ΔΛΛΑΓΗΚΟ ΥΩΡΟ»

Surface Mount Multilayer Chip Capacitors for Commodity Solutions

ΙΕΥΘΥΝΤΗΣ: Καθηγητής Γ. ΧΡΥΣΟΛΟΥΡΗΣ Ι ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ

Advanced Subsidiary Unit 1: Understanding and Written Response

HIV HIV HIV HIV AIDS 3 :.1 /-,**1 +332

Strain gauge and rosettes

Διπλωματική Εργασία του φοιτητή του Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών της Πολυτεχνικής Σχολής του Πανεπιστημίου Πατρών

1) Formulation of the Problem as a Linear Programming Model

ΕΛΕΓΧΟΣ ΤΩΝ ΠΑΡΑΜΟΡΦΩΣΕΩΝ ΧΑΛΥΒ ΙΝΩΝ ΦΟΡΕΩΝ ΜΕΓΑΛΟΥ ΑΝΟΙΓΜΑΤΟΣ ΤΥΠΟΥ MBSN ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ ΚΑΛΩ ΙΩΝ: ΠΡΟΤΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΑΝΟΙΚΤΟ ΣΤΕΓΑΣΤΡΟ

Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P)

Study on Re-adhesion control by monitoring excessive angular momentum in electric railway traction


Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method

Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D.

«ΑΓΡΟΤΟΥΡΙΣΜΟΣ ΚΑΙ ΤΟΠΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΩΝ ΝΕΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΣΤΗΝ ΠΡΟΩΘΗΣΗ ΤΩΝ ΓΥΝΑΙΚΕΙΩΝ ΣΥΝΕΤΑΙΡΙΣΜΩΝ»

6.3 Forecasting ARMA processes

: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM

ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

The challenges of non-stable predicates

Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3

Προσομοίωση BP με το Bizagi Modeler

Block Ciphers Modes. Ramki Thurimella

Figure A.2: MPC and MPCP Age Profiles (estimating ρ, ρ = 2, φ = 0.03)..

«Χρήσεις γης, αξίες γης και κυκλοφοριακές ρυθμίσεις στο Δήμο Χαλκιδέων. Η μεταξύ τους σχέση και εξέλιξη.»

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

"ΦΟΡΟΛΟΓΙΑ ΕΙΣΟΔΗΜΑΤΟΣ ΕΤΑΙΡΕΙΩΝ ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ ΕΤΗ "

PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities

5.4 The Poisson Distribution.

Numerical Analysis FMN011

Right Rear Door. Let's now finish the door hinge saga with the right rear door

CMOS Technology for Computer Architects

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011

Stabilization of stock price prediction by cross entropy optimization

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β

Distributed Probabilistic Model-Building Genetic Algorithm

Matrices and Determinants

Study of urban housing development projects: The general planning of Alexandria City

Monolithic Crystal Filters (M.C.F.)

A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics

Potential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11

Μηχανισμοί πρόβλεψης προσήμων σε προσημασμένα μοντέλα κοινωνικών δικτύων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΠΣΤΥΙΑΚΗ ΔΡΓΑΙΑ. Μειέηε Υξόλνπ Απνζηείξσζεο Κνλζέξβαο κε Τπνινγηζηηθή Ρεπζηνδπλακηθή. Αζαλαζηάδνπ Βαξβάξα

Από τις Κοινότητες Πρακτικής στις Κοινότητες Μάθησης

Συντακτικές λειτουργίες

ΜΟΝΤΕΛΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ

Πτυχιακή Εργασία Η ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΤΩΝ ΑΣΘΕΝΩΝ ΜΕ ΣΤΗΘΑΓΧΗ

Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.

Transcript:

NATIONAL TECHNICAL UNIVERSITY OF ATHENS Parallel CFD & Optimization Unit Laboratory of Thermal Turbomachines ΜΕΘΟΔΟΙ ΑΙΤΙΟΚΡΑΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΗΣ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ & ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ Reduced-Cost Evolutionary Algorithms For Industrial Applications Kyriakos C. GIANNAKOGLOU, Professor NTUA kgianna@central.ntua.gr http://velos0.ltt.mech.ntua.gr/research/ V. ASOUTI

ΕΙΣΑΓΩΓΗ Η παρουσίαση αυτή καλύπτει την ύλη που διδάσκεται σε ένα τρίωρο του Μεταπτυχιακού Μαθήματος «Μέθοδοι Αιτιοκρατικής και Στοχαστικής Βελτιστοποίησης & Εφαρμογές», στα ΔΠΜΣ «Υπολογιστική Μηχανική» και «Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες» του ΕΜΠ. Στοχεύει να δείξει ότι οι Εξελικτικοί Αλγόριθμοι (ΕΑ) στην κλασική τους μορφή είναι αργές μέθοδοι αλλά υπάρχουν πλέον «έξυπνες» τεχνικές που μπορούν να τους κάνουν ικανούς να παράγουν τη βέλτιστη λύση σε αποδεκτό αριθμό αξιολογήσεων, να χρησιμοποιούν βέλτιστα τα πολυεπεξεργαστικά συστήματα, να συνδυάζονται με άλλες μεθόδους βελτιστοποίησης κλπ. Μόνο με μεθόδους όπως αυτές που ακολουθούν, οι ΕΑ μπορούν να λύνουν μεγάλης κλίμακας προβλήματα βελτιστοποίησης σε αποδεκτό χρόνο και έτσι να γίνονται αποδεκτοί (δεδομένων όλων των άλλων πλεονεκτημάτων τους) για βιομηχανικούς υπολογισμούς. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 2

ΕΙΣΑΓΩΓΗ Κρίθηκε σκόπιμο οι διαφάνειες που καλύπτουν την ύλη να παραμείνουν στην Αγγλική γλώσσα. Δίνονται βιβλιογραφικές αναφορές για παραπάνω εμβάθυνση, ανάλογα με τα ενδιαφέροντα του σπουδαστή. Οι εφαρμογές είναι σχεδόν αποκλειστικά από την περιοχή της βελτιστοποίησης ηςμέσω Υπολογιστικής Ρευστοδυναμικής (CFD-based Optimization, λόγω προφανώς της ενασχόλησης της Μονάδας μας με αυτό το αντικείμενο. Η γενίκευση όμως των μεθόδων σε άλλες εφαρμογές, κυρίως δε σε αυτές που το λογισμικό αξιολόγησης έχει μεγάλο υπολογιστικό κόστος) είναι άμεση. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 3

EAs: Pros & Cons Ready to accommodate black-box analysis-evaluation software Can easily y( (efficiently??) handle constraints Appropriate for computing Pareto fronts in MOO problems Supports parallel evaluations on multiprocessor systems Rqi Requires a great tnumber of evaluations tin K. GIANNAKOGLOU, NTUA 4

EAs: Low-Budget Optimization The industrial use of EAs requires enhancement through methods capable of: Cutting-down the number of (CFD, etc based) evaluations Reducing the wall-clock time of the optimization Doing both of them! Such as: Employing metamodels or surrogate evaluation models Working with distributed search methods Employing hierarchical search Improving the evolution operators Exploiting, as much as possible, a multiprocessor platform (heterogeneous?) Dimensionality reduction in metamodels & evolution Combining some or all of the above! K. GIANNAKOGLOU, NTUA 5

Metamodel-Assisted EAs (MAEAs) Evolution Evaluation Candidate solution Problem-Specific Evaluation Model (Exact/Costly Model) EA Cost or Fitness Mt Metamodel dlor Surrogate Evaluation Model (Approximate/Low-Cost) K. GIANNAKOGLOU, NTUA 6

The Role of Metamodels during the Evolution C L = 3.510 C L = 2.522 C L = 2.981 C L = 2.359 C L = 2.611 C L Approximation New High-Lift Configuration Trained Metamodel K. GIANNAKOGLOU, NTUA 7

MAEAs based on Off-Line Trained Metamodels K. GIANNAKOGLOU, NTUA 8

MAEAs based on On-Line Trained Metamodels The Inexact Pre-Evaluation (IPE) Technique K. GIANNAKOGLOU, NTUA 9

MAEAs with Inexact Pre-Evaluation (IPE) λ evaluations Generation 2 Generation 1 More generations are needed; however, apart from the very first ones, the number of calls to the expensive/ accurate evaluation tool per generation corresponds to a small percentage of the population only! Generation 3 IPE starts here Generation 6 Generation 5 λ e <<λ evaluations Generation 4 K.C. GIANNAKOGLOU: Design of Optimal Aerodynamic Shapes using Stochastic Optimization Methods and Computational Intelligence, Int. Review Journal Progress in Aerospace Sciences, Vol. 38, pp. 43-76, 2002. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 10

Possible Metamodel Types Polynomial Regression Artificial Neural Networks Radial Basis Functions Multilayer Perceptrons Kriging Model Fitness Inheritance Support tvector Machines K. GIANNAKOGLOU, NTUA 11

MAEA based on the IPE technique An Example Optimal Deployment of a 4-element airfoil for maximum lift M =0.2, α =10 o Design variables: Two displacements and a rotation angle per element, 9 design variables in total. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 12

MAEA based on the IPE technique An Example Optimal Deployment of a 4-element airfoil for maximum lift M =0.2, α =10 o Comparison of (20,50) EA & (20,50) MAEA, in which λ e =6 & DB start =100. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 13

Other Metamodels Multilayer Perceptrons Support Vector Machines (SVM) Kriging Model Many interesting IPE variants can be devised using the kriging metamodel. Not to be discussed further in this lecture! M. EMMERICH, K.C. GIANNAKOGLOU and B. NAUJOKS: Single- and multi-objective evolutionary optimization assisted by Gaussian random field metamodels, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 10, pp. 421-439, 2006. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 14

Distributed Metamodel-Assisted EAs (DMAEAs) Basic issues: Number of demes or islands Communication topology Communication frequency Migration algorithm EA set-up per deme M.K. KARAKASIS, A.P. GIOTIS and K.C. GIANNAKOGLOU: Inexact Information Aided, Low-cost, Distributed Genetic Algorithms for Aerodynamic Shape Optimization, Int. J. for Numerical Methods in Fluids, Vol. 43, pp. 1149-1166, 2003. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 15

DMAEA vs. EA or DEA or MAEA An Example Airfoil Shape Optimization (min. C D, fixed C L ) M =0.75, α =2.734 o, Re=6.2 10 6 β=2 Evaluations Similar behavior can be found in many other cases! A well-tuned DMAEA constantly outperforms other variants, such as EAs, DEAs or MAEAs. This gain doesn t depend on the use of a multi-processor system. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 16

EAs/MAEAs: Curse of Dimensionality Industrial optimization problems usually involve a great number of design variables. This causes a serious performance degradation due to: 1. The (otherwise well performing) evolution operators become inefficient and noticeably increase the number of evaluations required to capture the optimal solution(s). 2. Metamodels (surrogate evaluation models; irrespective of their type) become less dependable and lead to less accurate predictions. How to overcome this problem: filter the less important design variables out and apply the evolution operators and/or train metamodels on candidate solutions o s of lower dimension. A sort of sensitivity s analysis s is required. ed. In EASY, this is based on the Principal Component Analysis (PCA) of the current best individuals (dynamically updated during the evolution). S.A. KYRIACOU, V.A. ASOUTI, Κ.C. C GIANNAKOGLOU: Efficient i PCA-driven di EAs and dmetamodel-assisted d EAs, with Applications in Turbomachinery, Engineering Optimization, 46(7), 895-911, 2014. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 17

EAs/MAEAs: Curse of Dimensionality 0.06 0.05 0.04 F2 0.03 0.02 0.01 X2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 F1 8 7 6 5 4 3 2 1 e1 e2 1 2 3 4 5 6 7 8 X1 Atwo-objective objective (min F 1,minF 2 ) and two opt. variables (x 1,x 2 ). (a) During the application of the evolution operators: Don t care about e 1!! (b) During the metamodel training: It is much better to train the metamodel only on e 2, namely the new design variable with the smallest variance, than on x 1 and x 2. From EA(PCA) and M(PCA)AEA to M(PCA)AEA(PCA). K. GIANNAKOGLOU, NTUA 18

Design-Optimization of a Francis Runner at 3 OPs Objectives (at 3 operating points): f 1 : exit velocity profiles quality f 2 : uniformity of the blade loading Constraints: Maintain a pre-defined head Avoid cavitation i 372 design variables Comparison of fronts of non-dominated solutions obtained at the same number of exact evaluations (same CPU cost). K. GIANNAKOGLOU, NTUA 19

Hierarchical / Multilevel Optimization Schemes Splitting the optimization at different (usually two!) levels, allows the combined use of evaluation models of different accuracy and computational cost, different search methods (EAs, MAEAs, DMAEAs, etc. or gradient-based ones) and/or different sets/subsets of design variables. Exploitation vs. Exploration-based levels. Hierarchical Evaluation Hierarchical Search Hierarchical Parameterization Navier-Stokes Turbulence Model Fine Grid, etc. GBM Finer Design Many Control Points Knot Refinement Knot Removal Integral Method or Coarse Grid NS, etc EA or MAEA Rough Design -Few Control Points K. GIANNAKOGLOU, NTUA 20

Hierarchical Optimization Optimal Deployment of a 4-Element Airfoil. Target: max Lift. - 9 design variables. An hierarchical EA was devised by combining single- & double-precision GPUenabled Navier-Stokes solver (SPA & DPA, respectively). Comparison of: (EA)= (20,50)EA using DPA (DHEA)= 3 demes x(5,15)ea using SPA for the λ=15 offspring & DPA for the best 2 generation members (DHMAEA)= 3 demes x(5,15)ea using RBF-metamodel for the λ=15 offspring (IPE), 9 best re-evaluated on SPA & 1 best re-re-evaluated on DPA K. GIANNAKOGLOU, NTUA 21

Metamodel-Assisted Memetic Algorithms (MAMAs) LOCAL SEARCH ALM RBF - Local Metamodel REFINEMENT Inexact Cost solutions s pr romising LEARNING on the refined exactly evaluated individual Exact actscores GLOBAL SEARCH - MAEAs Inexact Cost or Fitness, etc C.A. GEORGOPOULOU, K.C. GIANNAKOGLOU: A multi-objective metamodel-assisted memetic algorithm with strength-based local refinement, Engineering Optimization, Vol. 41, pp.909-923, 2009. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 22

Asynchronous EAs (AEAs) Start Algorithm Receive Pole Displacement Update Ages Update Priorities Select new deme Select new agent Recombine & Mutate Assign new evaluation The AEA, controlled by strongly interacting tin dm demes ensures max. exploitation ti of all available processors. At the end of an evaluation, the next agent to undergo evaluation on the idle processor is determined by of intra- and inter-deme processes. V.G. ASOUTI, K.C. GIANNAKOGLOU: Aerodynamic optimization using a parallel asynchronous evolutionary algorithm controlled by strongly interacting demes, Engineering Optimization, Vol. 41, pp. 241-257, 2009. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 23

Asynchronous MAEAs (AMAEAs) After the decision i on the next agent to undergo evaluation is made, instead of generating a single new member to be evaluated, N IPE trial members are generated. For each trial member, a local metamodel is trained. The most promising new individual among the N IPE ones, according to the metamodel (used separately for all of them), is re-evaluated on the CFD code. V.G. ASOUTI, I.C. KAMPOLIS, K.C. GIANNAKOGLOU: A Grid-Enabled Asynchronous Metamodel-Assisted Evolutionary Algorithm for Aerodynamic Optimization, Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 10, No. 4, pp. 373-389, 2009. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 24

Asynchronous EAs/MAEAs Design of an isolated airfoil for min CD/max CL (MOO) : Flow Conditions M =0.3, α =4 o, Re=5 10 6 K. GIANNAKOGLOU, NTUA 25

Summary/Conclusions Evolutionary optimization may profit a lot from the use of approximate, computationally cheap metamodels which can replace the exact and costly problem specific evaluation code, for a great number of non promising candidate solutions. Metamodels can also be used in hierarchical or mulitlevel optimization schemes, in which at least one of the levels relies on EAs. The gain offered by using metamodels is superimposed to that of using more than one optimization levels. In EAs or MAEAs, the use of PCA-driven filters is a remedy to the increased computational cost caused by the curse of dimensionality. Any implementationoflocalsearch within an EA, i.e. according to the so called memetic algorithms, may also profit of the use of metamodels (not shown in detail here). Asynchronous search methods, which are appropriatecluster p and Grid Computing, may also use metamodels, though in a different way than before. K. GIANNAKOGLOU, NTUA 26

Όλοι οι υπολογισμοί έγιναν με το λογισμικό EASY που έχει αναπτυχθεί στο ΕΜΠ. The Evolutionary Algorithm SYstem http://velos0.ltt.mech.ntua.gr/easy http://147.102.55.162/easy 102 162/EASY K. GIANNAKOGLOU, NTUA 27