基于Kriging模型的自适应多阶段并行代理优化算法

乐春宇; 马义中

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基于Kriging模型的自适应多阶段并行代理优化算法

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为了充分利用计算资源,减少迭代次数,提出一种可以批量加点的代理优化算法.该算法分别采用期望改进准则和WB2(Watson and Barnes)准则探索存在的最优解并开发已存在最优解的区域,利用可行性概率和多目标优化框架刻画约束边界.在探索和开发阶段,设计了两种对应的多点填充算法,并根据新样本点和已知样本点的距离关系,设计了两个阶段的自适应切换策略.通过3个不同类型算例和一个工程实例验证算法性能,结果表明,该算法收敛更快,其结果具有较好的精确性和稳健性.

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来源
《计算机集成制造系统》 |2021年第11期|3227-3235|共9页
作者
乐春宇; 马义中;
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作者单位

南京理工大学经济管理学院江苏南京210094;

南京理工大学经济管理学院江苏南京210094;

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正文语种 chi
中图分类试验分析与试验设计;
关键词
Kriging模型; 代理优化; 加点准则; 可行性概率; 多点填充;

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