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题名基于约束预测改进聚合策略的多目标并行代理优化方法
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作者
肖甜丽
吴锋
林成龙
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机构
安徽工业大学管理科学与工程学院
安徽工程大学经济与管理学院
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出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第7期2578-2590,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(72171117,71871119)
安徽省教育厅高等学校科学研究重点项目(2022AH050976)。
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文摘
针对并行计算环境下的昂贵约束多目标优化求解高耗时问题,提出了基于约束预测改进聚合策略的多目标并行代理优化方法.该方法在预测改进函数分解的基础上构建约束预测改进聚合策略,采用最大化距离分解函数实现多点并行设计,并在并行计算环境下实现多点仿真的同步估计。该方法一方面充分利用实际工程中丰富的计算资源,实现优化设计效率的进一步提升;另一方面,所构造的约束预测改进聚合策略仅进行一维积分运算,具有计算复杂度低的优势。测试算例及自发电缓冲背架优化结果表明:所提方法可有效提升昂贵多目标约束优化问题的优化效率,进一步缩短优化设计所需计算时间;与同类方法相比,Pareto优化解具有良好的质量特性,在解的收敛性、空间分布性及多样性方面均具有一定优势。
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关键词
昂贵多目标优化问题
KRIGING模型
约束预测改进聚合准则
并行代理优化
自发电缓冲背架设计
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Keywords
expensive multi-objective optimization problem
Kriging model
constrained prediction improvement aggregation
parallel surrogate-based optimization
spontaneous electrical buffer back frame design
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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