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动态Kriging优化算法求解昂贵约束优化问题
被引量：
1
1
作者
肖建
李枚毅
+1 位作者
蔡霞
张海
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期1659-1663,共5页
针对昂贵单目标约束优化中真实模型计算费时且现有算法收敛速度慢的问题,提出了动态Kriging优化算法以提高计算效率.该算法首先将所有约束条件转换为一个约束函数,然后采用拉丁超立方体采样(LHS)法进行采样,分别建立真实模型目标函数和...
针对昂贵单目标约束优化中真实模型计算费时且现有算法收敛速度慢的问题,提出了动态Kriging优化算法以提高计算效率.该算法首先将所有约束条件转换为一个约束函数,然后采用拉丁超立方体采样(LHS)法进行采样,分别建立真实模型目标函数和约束函数的Kriging代理模型,同时结合真实模型对代理模型估计进行误差矫正,采用非支配个体选择、保留和替换机制不断更新样本库和Kriging代理模型.最后将进化最优种群代入真实模型计算其最优值.通过13个标准函数测试表明该算法具有较高的精确度和稳健性,明显减少了真实模型的评价次数.
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关键词
KRIGING
代理模型
拉丁超立方体
昂贵约束问题
在线阅读
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职称材料
基于均值改进控制策略的昂贵约束并行代理优化算法
被引量：
7
2
作者
林成龙
马义中
肖甜丽
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期707-718,共12页
针对具有黑箱特性的昂贵约束优化问题及工程中计算资源利用率不高问题,提出了新的基于均值改进控制策略的并行代理优化算法.该算法为了减少仿真建模计算负担,选取Kriging近似模型对目标函数和约束函数进行近似估计.在Kriging模型基础上...
针对具有黑箱特性的昂贵约束优化问题及工程中计算资源利用率不高问题,提出了新的基于均值改进控制策略的并行代理优化算法.该算法为了减少仿真建模计算负担,选取Kriging近似模型对目标函数和约束函数进行近似估计.在Kriging模型基础上,利用均值改进与新增试验样本间的不等关系构建具有距离特性的控制函数.算法的均值改进控制策略通过控制函数调整最大改进值,实现样本设计空间的多点填充.算法适用范围:1)计算成本主要来自于仿真估计而非优化;2)复杂的工程或商业软件内部无法修改的昂贵仿真问题.数值算例和仿真案例表明:该算法可有效获取近似最优解,减少仿真试验次数的同时弱化均值改进准则的贪婪特性.相比于其他多点填充策略,均值改进控制策略可有效提升算法计算效率.此外,算法获取优化问题近似最优解的稳定性和精度均具有一定优势.
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关键词
KRIGING模型
昂贵
约束
优化
问题
均值改进控制策略
并行计算
可行性概率
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职称材料
题名
动态Kriging优化算法求解昂贵约束优化问题
被引量：
1
1
作者
肖建
李枚毅
蔡霞
张海
机构
湘潭大学信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期1659-1663,共5页
基金
国家自然科学基金青年项目(61105052)资助
文摘
针对昂贵单目标约束优化中真实模型计算费时且现有算法收敛速度慢的问题,提出了动态Kriging优化算法以提高计算效率.该算法首先将所有约束条件转换为一个约束函数,然后采用拉丁超立方体采样(LHS)法进行采样,分别建立真实模型目标函数和约束函数的Kriging代理模型,同时结合真实模型对代理模型估计进行误差矫正,采用非支配个体选择、保留和替换机制不断更新样本库和Kriging代理模型.最后将进化最优种群代入真实模型计算其最优值.通过13个标准函数测试表明该算法具有较高的精确度和稳健性,明显减少了真实模型的评价次数.
关键词
KRIGING
代理模型
拉丁超立方体
昂贵约束问题
Keywords
kriging
surrogate model
latin hypercube
expensive constrained optimization problems
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于均值改进控制策略的昂贵约束并行代理优化算法
被引量：
7
2
作者
林成龙
马义中
肖甜丽
机构
南京理工大学经济管理学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期707-718,共12页
基金
国家自然科学基金项目(71931006,71871119,71771121)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_0284)资助。
文摘
针对具有黑箱特性的昂贵约束优化问题及工程中计算资源利用率不高问题,提出了新的基于均值改进控制策略的并行代理优化算法.该算法为了减少仿真建模计算负担,选取Kriging近似模型对目标函数和约束函数进行近似估计.在Kriging模型基础上,利用均值改进与新增试验样本间的不等关系构建具有距离特性的控制函数.算法的均值改进控制策略通过控制函数调整最大改进值,实现样本设计空间的多点填充.算法适用范围:1)计算成本主要来自于仿真估计而非优化;2)复杂的工程或商业软件内部无法修改的昂贵仿真问题.数值算例和仿真案例表明:该算法可有效获取近似最优解,减少仿真试验次数的同时弱化均值改进准则的贪婪特性.相比于其他多点填充策略,均值改进控制策略可有效提升算法计算效率.此外,算法获取优化问题近似最优解的稳定性和精度均具有一定优势.
关键词
KRIGING模型
昂贵
约束
优化
问题
均值改进控制策略
并行计算
可行性概率
Keywords
Kriging model
expensive constraint optimization problem
mean improvement control strategy
parallel computing
probability of feasibility
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态Kriging优化算法求解昂贵约束优化问题
肖建
李枚毅
蔡霞
张海
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于均值改进控制策略的昂贵约束并行代理优化算法
林成龙
马义中
肖甜丽
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
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