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Simulation-Based Optimization over Discrete Spaces Using Projection to Continuous Latent Spaces
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AI
DOI：10.1021/acs.iecr.5c04315.png)
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摘要
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基于模拟的复杂系统在离散决策空间上的优化是一个具有挑战性的计算问题。具体而言，离散决策空间会导致可能替代方案的组合爆炸，使得对所有可能组合进行模拟计算上不可行。在本工作中，我们提出了一种新方法来处理这些问题，即使用一种称为变分自编码器（Variational AutoEncoders）的概率模型将离散决策空间进行变换/投影到连续潜在空间。决策空间的变换便于实现贝叶斯优化（BO），这是一种高效的方法，能够策略性地导航空间以减少昂贵模拟的数量。关键观察在于，潜在空间中的点对应于原始混合离散空间中的决策，但潜在空间使用BO进行导航要容易得多。我们通过几个案例研究来说明我们方法的优势，这些案例旨在设计复杂的蒸馏系统：通过液-液萃取从水中回收辛酸，以及使用一种称为萃取隔壁塔（extractive dividing wall column）的热耦合柱分离共沸混合物。
Keyword:
Algorithms
Distillation
Optimization
Separation science
Solvents
期刊
I
IF:
0
论文数:
1
被引数:
0
机构
引用论文
Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules使用数据驱动的分子连续表示的自动化学设计.png)
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