New tools for high-dimensional, expensive, black-box global optimization functions applied to ReaxFF parameterizations
(2023)
- Author
- Michael Freitas Gustavo
- Promoter
- Toon Verstraelen (UGent)
- Organization
- Abstract
- De parametrisering van ReaxFF-krachtvelden is een voorbeeld van een hoog-dimensionaal, duur, black-box optimalisatieprobleem; de moeilijkste klasse van globale optimalisatieproblemen. Dit aspect van ReaxFF training wordt in de literatuur slecht behandeld. Dit werk pakt het probleem aan met de introductie van nieuwe optimalisatie- en gevoeligheidsanalysetools die breed toepasbaar zijn op elke optimalisatie-uitdaging van dit type. Dit werk introduceert een nieuw globaal gestuurd optimalisatiekader dat efficiënter minima lokaliseert. Het demonstreert ook de toepassing van het Hilbert-Schmidt onafhankelijkheidscriterium als instrument voor gevoeligheidsanalyse om de foutfunctie beter te conditioneren en overfitting te verminderen. In het algemeen hebben de ontwikkelingen in dit werk (en de daaruit voortvloeiende software-implementaties) de ReaxFF-training methodischer, robuuster en efficiënter gemaakt.
Downloads
-
(...).pdf
- full text (Published version)
- |
- UGent only
- |
- |
- 27.16 MB
Citation
Please use this url to cite or link to this publication: http://hdl.handle.net/1854/LU-01H4ECCPZ05Q4T3AD186RAJ2G7
- MLA
- Freitas Gustavo, Michael. New Tools for High-Dimensional, Expensive, Black-Box Global Optimization Functions Applied to ReaxFF Parameterizations. Ghent University. Faculty of Sciences, 2023.
- APA
- Freitas Gustavo, M. (2023). New tools for high-dimensional, expensive, black-box global optimization functions applied to ReaxFF parameterizations. Ghent University. Faculty of Sciences, Ghent, Belgium.
- Chicago author-date
- Freitas Gustavo, Michael. 2023. “New Tools for High-Dimensional, Expensive, Black-Box Global Optimization Functions Applied to ReaxFF Parameterizations.” Ghent, Belgium: Ghent University. Faculty of Sciences.
- Chicago author-date (all authors)
- Freitas Gustavo, Michael. 2023. “New Tools for High-Dimensional, Expensive, Black-Box Global Optimization Functions Applied to ReaxFF Parameterizations.” Ghent, Belgium: Ghent University. Faculty of Sciences.
- Vancouver
- 1.Freitas Gustavo M. New tools for high-dimensional, expensive, black-box global optimization functions applied to ReaxFF parameterizations. [Ghent, Belgium]: Ghent University. Faculty of Sciences; 2023.
- IEEE
- [1]M. Freitas Gustavo, “New tools for high-dimensional, expensive, black-box global optimization functions applied to ReaxFF parameterizations,” Ghent University. Faculty of Sciences, Ghent, Belgium, 2023.
@phdthesis{01H4ECCPZ05Q4T3AD186RAJ2G7,
abstract = {{De parametrisering van ReaxFF-krachtvelden is een voorbeeld van een hoog-dimensionaal, duur, black-box optimalisatieprobleem; de moeilijkste klasse van globale optimalisatieproblemen. Dit aspect van ReaxFF training wordt in de literatuur slecht behandeld. Dit werk pakt het probleem aan met de introductie van nieuwe optimalisatie- en gevoeligheidsanalysetools die breed toepasbaar zijn op elke optimalisatie-uitdaging van dit type. Dit werk introduceert een nieuw globaal gestuurd optimalisatiekader dat efficiënter minima lokaliseert. Het demonstreert ook de toepassing van het Hilbert-Schmidt onafhankelijkheidscriterium als instrument voor gevoeligheidsanalyse om de foutfunctie beter te conditioneren en overfitting te verminderen. In het algemeen hebben de ontwikkelingen in dit werk (en de daaruit voortvloeiende software-implementaties) de ReaxFF-training methodischer, robuuster en efficiënter gemaakt.}},
author = {{Freitas Gustavo, Michael}},
language = {{eng}},
pages = {{XVI, 236}},
publisher = {{Ghent University. Faculty of Sciences}},
school = {{Ghent University}},
title = {{New tools for high-dimensional, expensive, black-box global optimization functions applied to ReaxFF parameterizations}},
year = {{2023}},
}