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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Dynamic Selection and Configuration of Black-box Optimization Algorithms

Projektbeschreibung

Black-Box-Optimierung für Biomedizin und rechnergestützte Mechanik

Der Problemlösung dienende Black-Box-Optimierungsalgorithmen sind in verschiedenen Industriesektoren und akademischen Bereichen weit verbreitet. Angesichts ihrer Bedeutung sind zahlreiche Algorithmen mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen entwickelt worden. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts dynaBBO besteht darin, Black-Box-Optimierungsverfahren durch dynamisches Umschalten in Echtzeit zwischen verschiedenen Algorithmen zu verbessern. Das Team befasst sich mit zwei Forschungsfragen: Wann sollte der Algorithmus gewechselt und wie kann der gewählte Löser warmgestartet werden, um eine effektive Suche aufrechtzuerhalten? Bei der Projektarbeit werden Erkenntnisse über Optimierungsalgorithmen mit Verfahren des maschinellen Lernens kombiniert, um trajektorienbasierte Algorithmusauswahl- und Konfigurationsmethoden zu entwickeln. Die Ergebnisse werden in Anwendungen der Biomedizin und rechnergestützten Mechanik validiert.

Ziel

"Black-box optimization algorithms are among the most widely applied optimization techniques in practice, used to solve numerous problems across a broad range of industrial branches and academic disciplines every day. Given this importance, it is not surprising that a plethora of different black-box optimization algorithms exist, complementing each other in strengths and weaknesses.

In the dynaBBO project, we set out to obtain more efficient black-box optimization techniques by leveraging this complementarity, both with respect to different problem instances and with respect to different stages of the optimization process. To this end, we will develop approaches that select and dynamically switch between different black-box optimization algorithms ""on the fly"".

The two key research questions that guide our project are (1) when to switch from one algorithm to another, and (2) how to warm-start the selected solver so that it can continue the search as effectively as possible. Both questions are largely under-explored and are handled rather naively in practice.

To obtain our dynamic approaches, we intertwine insights about black-box optimization algorithms, obtained through rigorous theoretical analyses, with automated machine learning techniques. In particular, we will design trajectory-based algorithm selection and configuration techniques that combine exploratory landscape analysis with newly designed algorithm features that capture information about the solver-instance interaction. We compare the efficiency of these feature-based approaches with deep learning techniques, reinforcement learning, and approaches based on hyperparameter optimization.

We will further increase our project's impact by validating its results on applications in bio-medicine and in computational mechanics."

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 999 975,00
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 999 975,00

Begünstigte (1)

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