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基于Bayesian期望改进控制和Kriging模型的并行代理优化方法
1
作者 杜晨 林成龙 +1 位作者 马义中 石雨葳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1190-1204,共15页
针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数... 针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数关系。所提出的Bayesian期望改进控制策略充分利用Kriging模型对未试验点预测不确定性的度量能力,首先利用经典期望改进策略选取第一个试验点,并将其作为控制参考点;然后,借助所构造的控制函数更新贝叶斯期望改进控制策略,并将新增加试验点作为下个试验点选取的控制参考点。所提策略可以在提升全局探索能力的同时,使新试验点具有良好的空间分布特性。此外,借助控制函数调整方法,构建了两种拓展的Bayesian期望改进控制策略。数值算例及仿真案例结果表明:相比单点填充,Bayesian期望改进控制策略更高效;所提并行代理优化方法在同等精度条件下具有更好的稳健性及更快的收敛速度。 展开更多
关键词 期望改进策略 bayesian期望改进控制 控制函数 KRIGING模型 并行代理优化方法
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基于改进MCMC算法和代理模型的结构仿真模型更新
2
作者 缪季 段立平 +2 位作者 刘吉明 林思伟 赵金城 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第8期1114-1122,共9页
为提高有限元模型仿真精度,提出了一种基于贝叶斯理论的模型更新框架,并利用改进马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法和代理模型提升了更新效率.以待更新参数为输入、有限元模型模态响应为输出构建径向基函数(RBF)代理模型,将鲸鱼优化算法(WOA... 为提高有限元模型仿真精度,提出了一种基于贝叶斯理论的模型更新框架,并利用改进马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法和代理模型提升了更新效率.以待更新参数为输入、有限元模型模态响应为输出构建径向基函数(RBF)代理模型,将鲸鱼优化算法(WOA)引入MCMC算法,更新有限元模型的不确定参数.最后,通过一例简支梁数值算例和三层钢框架的试验研究证明了该算法的准确性.结果表明,WOA可以明显改善MCMC算法的采样平稳性和收敛速度,更新效率最高可提升13.9%,基于鲸鱼优化的Metropolis-Hastings(WO-MH)算法更新的简支梁模型和三层钢框架模型最大频率误差分别为0.009%和2.41%.所提模型更新方法在二维输入和八维输入的情况下均能有效提升有限元模型的仿真精度,为建筑结构的精益化仿真和优化设计提供技术参照. 展开更多
关键词 模型更新 贝叶斯理论 马尔可夫链蒙特卡罗 鲸鱼优化算法 代理模型
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基于超参数双调和方程代理模型的航空燃油离心泵多目标优化
3
作者 仲世杰 符江锋 +2 位作者 刘显为 魏鹏飞 殷德文 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期102-114,共13页
为解决航空燃油离心泵性能参数高度非线性导致的代理模型构建准确性差的问题,本文提出超参数寻优的双调和方程代理模型方法。研究首先应用基于方差的敏感度分析方法验证超参数有效性并探究其作用机理。进而在与粒子群优化算法对比的基础... 为解决航空燃油离心泵性能参数高度非线性导致的代理模型构建准确性差的问题,本文提出超参数寻优的双调和方程代理模型方法。研究首先应用基于方差的敏感度分析方法验证超参数有效性并探究其作用机理。进而在与粒子群优化算法对比的基础上,通过贝叶斯优化实现超参数快速寻优,使代理模型自动提升预测精度。算例验证中,基于所构建的扬程和效率超参数双调和方程代理模型,实现了航空燃油离心泵多目标优化。研究结果表明:超参数的引入能够实现双调和方程代理模型的结构可变性,同时其高阶交互效应是影响代理模型准确性的主要原因;贝叶斯优化能够实现超参数双调和方程代理模型的自动寻优,对比粒子群优化其加速比达到17.62;优化后代理模型预测精度得到大幅提高,校准决定系数R^(2)_(adj)从0.82增加为0.96,提高17.1%;航空燃油离心泵扬程和效率超参数双调和方程代理模型损失函数值极低,能够描述结构参数和扬程、效率间的映射关系;经过多目标优化,航空燃油离心泵扬程提升0.041 m,效率提升0.76%,且优化后离心泵流道内高速流团得到抑制,叶片载荷梯度得到显著改善。 展开更多
关键词 航空燃油离心泵 双调和方程代理模型 超参数 贝叶斯优化 多目标优化
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基于动态权重系数多目标优化组合的贝叶斯渗流参数反演及分析
4
作者 翟于广 任杰 +3 位作者 南胜豪 郭恒乐 陈凯旋 睢佳衡 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1259-1265,共7页
现有的贝叶斯参数反演方法普遍存在计算耗时过长、计算精度较低、计算准确性较差等问题,对此基于多次尝试差分进化自适应Metropolis(MT-DREAM(ZS))算法,构建了一种更加合理的确定单一模型权重系数组合代理模型,并通过基于Pareto最优的... 现有的贝叶斯参数反演方法普遍存在计算耗时过长、计算精度较低、计算准确性较差等问题,对此基于多次尝试差分进化自适应Metropolis(MT-DREAM(ZS))算法,构建了一种更加合理的确定单一模型权重系数组合代理模型,并通过基于Pareto最优的动态权重系数多目标优化组合对模型进行修正.在贝叶斯方法中通过集成多元自适应回归样条(MARS)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)这3种机器学习方法构建组合模型,并在充分考虑反演过程中不确定性的基础上,对渗流参数的后验分布情况进行推导.结合实际工程的监测数据,通过计算预测性能指标决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE),对比分析该组合代理模型与其他模型的差距.结果表明,该组合代理模型的拟合精度高,预测效果好,相较于其他模型的提升幅度平均为15.00%~20.00%.将反演所得渗流参数运用到仿真模拟试验中的研究成果,为大坝渗流检测领域的发展提供了一种新的思路. 展开更多
关键词 贝叶斯理论 参数反演 MT-DREAM_((ZS))算法 组合代理模型 多目标优化
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基于贝叶斯公式的地下水污染源及含水层参数同步反演 被引量：6
5
作者 张双圣 刘汉湖 +2 位作者 强静 刘喜坤 朱雪强 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2902-2912,共11页
针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件... 针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件进行数值模拟求解.采用最优拉丁超立方抽样方法和Kriging法建立数值模拟模型的替代模型.然后以参数后验分布的信息熵最小为目标函数,采用累进加井的方式进行多井监测方案优化设计.最后根据优化后的监测方案,采用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源及含水层参数的同步反演.算例研究表明:在兼顾反演精度及监测成本,并保证每个参数分区内至少有1眼监测井的条件下,5眼井组合监测方案(6,5,1,2,8)为最优监测方案.与信息熵最小的10眼井组合监测方案(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)的参数反演结果相比,5眼井组合监测方案对11个参数α=(X S,Y S,T 1,T 2,Q S,K 1,K 2,K 3,DL 1,DL 2,DL 3)的后验均值偏离率的平均值虽增大1.2%,但监测成本却是10眼井组合监测方案的50%. 展开更多
关键词 监测方案优化 贝叶斯公式 信息熵 Kriging替代模型 差分进化自适应Metropolis算法 参数后验均值偏离率
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采用知识迁移加速的智能气动设计优化方法 被引量：1
6
作者 郭振东 李存晰 +2 位作者 宋立明 李军 丰镇平 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期53-63,共11页
为缩短精细气动形状设计优化所需的最少性能评估次数与任务周期内所能容许的最大性能评估次数之间的差距,基于机器学习领域迁移学习理念,开展了采用知识迁移加速的智能气动设计优化方法研究。首先,搭建了翼型变分自编码器模型,利用其解... 为缩短精细气动形状设计优化所需的最少性能评估次数与任务周期内所能容许的最大性能评估次数之间的差距,基于机器学习领域迁移学习理念,开展了采用知识迁移加速的智能气动设计优化方法研究。首先,搭建了翼型变分自编码器模型,利用其解码器实现了气动形状的智能参数化,同时借助其编码器将已完成任务样本统一至目标任务参数化空间;其次结合单保真度和多保真度代理模型,建立了贝叶斯迁移优化算法;然后,将翼型变分自编码器模型与贝叶斯迁移优化算法相结合,搭建了智能气动形状迁移优化框架;最后,通过任务相关性分析对知识迁移加速优化过程的机理进行了讨论。研究结果表明:通过开展翼型设计优化,智能气动形状迁移优化框架所获得的最优解中位数相较于无知识迁移的变分自编码器优化方法,性能提升了4.8%,比其他各参比方法提升了19.9%以上,验证了该知识迁移策略的有效性。 展开更多
关键词 气动形状设计优化 知识迁移 变分自编码器 贝叶斯优化 多保真度代理模型
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贝叶斯优化方法和应用综述 被引量：230
7
作者 崔佳旭 杨博 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期3068-3090,共23页
设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法,近年来,贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数,贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解,非常适用... 设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法,近年来,贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数,贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解,非常适用于求解目标函数表达式未知、非凸、多峰和评估代价高昂的复杂优化问题.从方法论和应用领域两方面深入分析、讨论和展望了贝叶斯优化的研究现状、面临的问题和应用领域,期望为相关领域的研究者提供有益的借鉴和参考. 展开更多
关键词 贝叶斯优化 全局优化算法 概率代理模型 采集函数 黑箱
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面向超参数估计的贝叶斯优化方法综述 被引量：58
8
作者 李亚茹 张宇来 王佳晨 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期86-92,共7页
对绝大部分机器学习模型而言,超参数选择对模型的最终效果起到了至关重要的作用,所以超参数的选择与估计是机器学习理论与实践中的重要问题。从超参数空间中的点到模型泛化性能的映射可以看作一个具有高评估代价的复杂黑箱函数,一般的... 对绝大部分机器学习模型而言,超参数选择对模型的最终效果起到了至关重要的作用,所以超参数的选择与估计是机器学习理论与实践中的重要问题。从超参数空间中的点到模型泛化性能的映射可以看作一个具有高评估代价的复杂黑箱函数,一般的最优化方法难以适用。贝叶斯优化是一种非常有效的全局优化算法,适合求解具有解析式不明确、非凸、评估成本高等特点的优化问题,只需较少的目标函数评估就可以获得理想解。总结了贝叶斯优化在超参数估计问题上的基本理论和方法,综述了近年来该方向的研究热点和最新进展,包括代理模型、采集函数、算法实施等方面的研究,总结了现有的研究中尚待解决的问题,期望帮助初学者快速了解贝叶斯优化算法并理解典型的算法思想,为其之后的研究起到一定的指导作用。 展开更多
关键词 超参数 贝叶斯优化 黑箱优化 概率代理模型 机器学习
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