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Distributed evolutionary algorithms with hierarchical evaluation

机译：具有层次评估的分布式进化算法

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A distributed evolutionary algorithm is presented that is based on a hierarchy of (fitness or cost function) evaluation passes within each deme and is efficient in solving engineering optimization problems. Starting with non-problem-specific evaluations (using surrogate models or metamodels, trained on previously evaluated individuals) and ending up with high-fidelity problem-specific evaluations, intermediate passes rely on other available lower-fidelity problem-specific evaluations with lower CPU cost per evaluation. The sequential use of evaluation models or metamodels, of different computational cost and modelling accuracy, by screening the generation members to get rid of non-promising individuals, leads to reduced overall computational cost. The distributed scheme is based on loosely coupled demes that exchange regularly their best-so-far individuals. Emphasis is put on the optimal way of coupling distributed and hierarchical search methods. The proposed method is tested on mathematical and compressor cascade airfoil design problems.
机译：提出了一种分布式进化算法，该算法基于（适合度或成本函数）评估过程的层次结构在每个特性中通过，并且可以有效解决工程优化问题。从非问题特定的评估开始（使用替代模型或元模型，对先前评估过的个体进行训练），最后以高保真问题特定的评估结束，中间通过依赖于其他可用的低保真问题特定的评估，从而降低了CPU成本每个评估。通过筛选生成成员以摆脱无前途的个体，依次使用具有不同计算成本和建模精度的评估模型或元模型，可以降低总体计算成本。分布式方案基于松散耦合的Deme，它们定期交换其迄今为止最好的个人。重点放在结合分布式搜索和分层搜索方法的最佳方法上。针对数学和压缩机级联翼型设计问题对提出的方法进行了测试。

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