GAとANNを使用したキャリブレーション

Question

10個のパラメータを持つモデルのキャリブレーションを行う必要があります。 GAを使用してキャリブレーションを行いましたが、GAの収束を回避するために、ANNを使用してグローバルな最適値を求めています。 GAの間に得られた同じ値のパラメータをANNに使用できますか？そしてそれを行う方法ANN？私のモデルは、Output = F（Input、Parameters）のようなものです。ありがとうございました。

Answer 1

GAとANNは同じようにローカルミニマムでスタックする可能性があります。早期収束を避けるために設計された多くのテクニックの1つを選択して使用してください。

GAでは、選択のプレッシャーを下げることが最も重要です。これは、ローカルミニマムを避けることができ、収束が遅くなります。待つ時間があると仮定すると、選択圧力が極端に低くなるため、より良い解決策が選択される可能性がさらに低くなります。これは、ヒューリスティックなパラメータ最適化では一般的に当てはまります。新しいものの多くは、迅速で貪欲なコンバージェンスは良いことだと考えられます。そうではない。あなたのコンバージェンスを可能な限り遅くするようにしてください。そうすれば、アルゴリズムはできるだけ多くの奇妙な選択肢を探索できます。

人口のサイズを増やし、デメス（断続的に通信する隔離された人口）を追加し、最適化を数回実行し、一般的な人口に似ているためにフィットネスのペナルティを追加します。

Answer 2

ANNはパターン認識に優れており、問題空間を探索するのではないため、一般的にパラメータ最適化には適していません。あなたはANNの道をはるか遠ざけたようではないので、私は@ Gurgehのアドバイスに従うだろう。あなたのGAの極小を避けるためのテクニック。