MeLOn - Machine Learning models for Optimization

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  Schaubild mit drei Zahnrädern Urheberrecht: AVT.SVT

Die open-source Beta Version von MAiNGO finden sie auf der GitLab Webseite.

M achine Learning models for Optimization (MeLOn) ist eine Toolbox, die Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens in Optimierungsprobleme integriert. Die Toolbox ist am Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik (AVT.SVT) von Artur M. Schweidtmann, Linus Netze und Alexander Mitsos entwickelt worden.

MeLOn stellt Methoden zur Verfügung für das Training von einer Vielzahl von Modellen aus dem Bereich des maschinellen Lernens. Darüber hinaus stellt MeLOn C++ Implementierungen der Modelle bereit, die in unserem open-source globalen Optimierungsalgorithmus MAiNGO verwendet werden können. Aktuell stellen wir künstliche neuronale Netzwerke und Gaußprozesse als Modelle bereit. Wir arbeiten jedoch aktuell an Erweiterungen, die in naher Zukunft online zur Verfügung gestellt werden.

 
 

Anwendungen

Wir konnten zeigen, dass eine sogenannte “reduced-space” Formulierung signifikante Vorteile bei der Optimierung von künstlichen neuronalen Netzwerken und Gaußprozessen bietet. Dadruch ermöglicht die Formulierung auch eine effiziente Optimierung von hybriden Modellen in denen physikalische Modelle mit datengetriebenen Modellen kombiniert werden.

Deterministische globale Optimierung mit eingebetteten künstlichen neuronalen Netzwerken

Deterministische globale Optimierung mit eingebetteten Gaußprozessen

Literaturhinweise

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