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Genovese, Federico (2017) Performance assessment of Surrogate model integrated with sensitivity analysis in multi-objective optimization. [Magistrali biennali]

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Abstract

This Thesis develops a new multi-objective heuristic algorithm. The optimum searching task is performed by a standard genetic algorithm. Furthermore, it is assisted by the Response Surface Methodology surrogate model and by two sensitivity analysis methods: the Variance-based, also known as Sobol’ analysis, and the Elementary Effects. Once built the entire method, it is compared on several multi-objective problems with some other algorithms.

Item Type:Magistrali biennali
Uncontrolled Keywords:surrogate model, sensitivity analysis, multi-objective optimization, meta-heuristic
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/08 Macchine a fluido
Codice ID:59761
Relatore:Benini, Ernesto
Data della tesi:05 December 2017
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Centrale di Ingegneria
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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