Descrizione del progetto
Ottimizzazione black-box per la biomedicina e la meccanica computazionale
Gli algoritmi di ottimizzazione black-box sono ampiamente utilizzati per affrontare problemi in vari settori industriali e accademici; data la loro importanza, sono stati sviluppati numerosi algoritmi con punti di forza e debolezza diversi. Il progetto dynaBBO, finanziato dal CER, si prefigge di migliorare le tecniche di ottimizzazione black-box passando dinamicamente tra algoritmi differenti in tempo reale. Il progetto si propone di rispondere a due interrogativi di ricerca, ovvero quando cambiare algoritmo e come avviare a caldo il solutore selezionato per mantenere una ricerca efficace. DynaBBO integra conoscenze sugli algoritmi di ottimizzazione con tecniche di apprendimento automatico al fine di progettare metodi di selezione e configurazione degli algoritmi basati sulle traiettorie, fornendo risultati che saranno convalidati in applicazioni di biomedicina e meccanica computazionale.
Obiettivo
"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."
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
75794 Paris
Francia