A Metaheuristic for Amortized Search in High-Dimensional Parameter Spaces

Parameter inference for dynamical models of (bio)physical systems remains a challenging problem. Intractable gradients, high-dimensional spaces, and non-linear model functions are typically problematic without large computational budgets. A recent body of work in that area has focused on Bayesian inference methods, which consider parameters under their statistical distributions and therefore, do not derive point estimates of optimal parameter values. Here we propose a new metaheuristic that drives dimensionality reductions from feature-informed transformations (DR-FFIT) to address these bottlenecks. DR-FFIT implements an efficient sampling strategy that facilitates a gradient-free parameter search in high-dimensional spaces. We use artificial neural networks to obtain differentiable proxies for the model's features of interest. The resulting gradients enable the estimation of a local active subspace of the model within a defined sampling region. This approach enables efficient dimensionality reductions of highly non-linear search spaces at a low computational cost. Our test data show that DR-FFIT boosts the performances of random-search and simulated-annealing against well-established metaheuristics, and improves the goodness-of-fit of the model, all within contained run-time costs

Influência do consumo de energia de trens na estimativa do custo de traçados ferroviários

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Joinville. Engenharia de Transportes e Logística.A busca por processos mais eficientes é tema de crescente interesse em relação aos diferentes modos de transporte quanto ao consumo energético. No transporte ferroviário, diferentes ferramentas e técnicas de otimização têm sido consideradas no planejamento e gerenciamento das operações, além dos investimentos aplicados em infraestrutura e material rodante para minimização de custos energéticos. Nessa temática, o objetivo deste trabalho é estimar a influência do consumo de energia de trens sobre o custo de implantação de traçados ferroviários pela implementação e aplicação da meta-heurística Simulated Annealing. As características do trem que afetam as estimativas de força de tração e forças de resistência atuantes, e as características da ferrovia, como inclinações, raios de curva e limites de velocidade, são consideradas no modelo. O algoritmo foi implementado na linguagem de programação Java e apresenta como resultado um gráfico de perfil de velocidade do trem e a quantidade de energia consumida no percurso, permitindo estimar o consumo em termos monetários. Nesse sentido, o valor monetário estimado de consumo médio pela aplicação do algoritmo em um traçado hipotético para operação de trens de alta velocidade de passageiros, tracionados por locomotivas a diesel, entre as cidades de Ribeirão Preto e Araraquara, no interior do Estado de São Paulo, foi de 8,79 kWh/km, tendo sido ainda obtido um gráfico que compara o custo de operação de trens mediante diferentes intervalos de viagem e o custo de construção do traçado.The search for more efficient processes is a topic of growing interest among the different transportation modes regarding energy consumption. Different tools and optimization techniques have been considered in the railway operation planning and management, in addition to the investments in infrastructure and rolling stock to minimize the energy costs. In this sense, the goal of this research is to estimate the relation between the train energy consumption obtained by the metaheuristic Simulated Annealing and the railway construction cost. The train configuration and the railway features are considered in the model, which was implemented in the Java programming language, and the results are the speed profile of the train represented as a chart and the energy consumption in monetary values. The average estimated value of energy consumption of a high speed passenger train, hauled by a diesel locomotive, running on a hypothetical high speed railway between Ribeirão Preto and Araraquara, in the State of São Paulo, was 8,79 kWh/km, and a chart was obtained in order to compare the energy costs and railway construction cost considering different values of frequency during the operational horizon of the system