在函数最优点求解问题中,如果函数表达式很复杂(或黑箱问题),很难利用常用的优化算法求解全局最优点.这时需要先用插值或拟合函数去逼近原函数,然后对新的逼近函数求最优点,进而得到原函数的最优点.基于上述思想,Jones等人于1989提出了EGO(Efficient Global Optimization)算法.EGO算法不足之处在于:它浪费了一个采样点判断EGO算法是否满足终止条件,寻求EI最大值点的收敛速率不高,算法终止条件选择不佳,不能保证估计值的最小点(即EI最大值点)是原函数的内点.针对EGO算法的不足之处,提出了改进的加速EGO算法.仿真实验表明,SEGO极大地节省了运算时间,并且能获得任意精度的全局最优点.
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