Wildfires are a highly prevalent multi-causal environmental phenomenon. The impact of this phenomenon includes human losses, environmental damage and high economic costs. To mitigate these effects, several computer simulation systems have been developed in order to predict fire behavior based on a set of input parameters, also called a scenario (wind speed and direction; temperature; etc.). However, the results of a simulation usually have a high degree of error due to the uncertainty in the values of some variables, because they are not known, or because their measurement may be imprecise, erroneous, or impossible to perform in real time. Previous works have proposed the combination of multiple results in order to reduce this uncertainty. State-of-the-art methods are based on parallel optimization strategies that use a fitness function to guide the search among all possible scenarios. Although these methods have shown improvements in the quality of predictions, they have some limitations related to the algorithms used for the selection of scenarios. To overcome these limitations, in this work we propose to apply the Novelty Search paradigm, which replaces the objective function by a measure of the novelty of the solutions found, which allows the search to continuously generate solutions with behaviors that differ from one another. This approach avoids local optima and may be able to find useful solutions that would be difficult or impossible to find by other algorithms. As with existing methods, this proposal may also be adapted to other propagation models (floods, avalanches or landslides).


翻译:野火是一种极为普遍的多因果环境现象。 这种现象的影响包括人类损失、环境破坏和经济成本高昂。 为了减轻这些影响,已经开发了数个计算机模拟系统,以便根据一系列输入参数预测火灾行为,这些输入参数也称为情景(风速和方向;温度等)。 然而,由于某些变量的价值不确定,或由于这些变量的测量可能不准确、错误或无法实时进行,模拟的结果通常有高度的误差。 先前的工作提出了多种结果的组合,以减少这种不确定性。 最新设计的方法以平行优化战略为基础,使用一种健身功能来指导所有可能的情景的搜索。 虽然这些方法显示了预测质量的改进,但它们与选择情景所使用的算法有一定的局限性。 为了克服这些局限性,我们提议在这项工作中应用Novvelty搜索范式,用所发现的新颖的解决办法来取代目标功能,从而使得能够进行搜索,从而能够产生出一个连续的优化战略,使用一种健康功能来指导所有可能的情景的搜索。 这种方法在预测质量上也有一定的局限性。 为了从另一种方法中找到一种不同的选择, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
22+阅读 · 2021年12月19日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
15+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员