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偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法
被引量：
1
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作者
彭行坤
马义中
林成龙
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期2376-2384,共9页
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的...
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。
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关键词
KRIGING模型
偏最小二乘核函数
偏
最小
二乘
期望改进准则
可行性概率
高效全局优化方法
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职称材料
题名
偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法
被引量：
1
1
作者
彭行坤
马义中
林成龙
机构
南京理工大学经济管理学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期2376-2384,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71871119,71931006,71771121)。
文摘
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。
关键词
KRIGING模型
偏最小二乘核函数
偏
最小
二乘
期望改进准则
可行性概率
高效全局优化方法
Keywords
Kriging model
partial least squares kernel function
partial least squares expected improvement criterion
probability of feasibility
efficient global optimization method
分类号
O212.2 [理学—概率论与数理统计]
N945.15 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法
彭行坤
马义中
林成龙
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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参考文献
引证文献
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