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一种基于主动学习Kriging模型的可行域搜索方法及装置

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摘要

本发明提供了一种基于主动学习Kriging模型的可行域搜索方法及装置，选取初始样本点，并计算所述初始样本点的损失函数，分别构建或更新损失函数和所有约束函数的Kriging代理模型，以损失函数的绝对值作为优化目标，求解优化方程；引入多个主动学习函数并构造多种约束主动学习函数，优化多种约束主动学习函数，获取最优帕累托前沿；从最优帕累托前沿中获取多个最佳样本点，并计算最佳样本点的损失函数真实值；当算法收敛时，获得精确的可行域边界的Kriging代理模型，使得损失函数即为优化问题的可行域。本发明可高效搜索多约束下的可行域，进而缩小优化问题的搜索空间，提高求解效率。

著录项

  • 公开/公告号CN114880775A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-08-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江苏大学;

    申请/专利号CN202210504769.1

  • 发明设计人 罗淦;段利斌;朱茂桃;杜展鹏;徐伟;刘星;

    申请日2022-05-10

  • 分类号G06F30/15;G06F30/27;G06N20/00;G06F111/04;G06F111/06;

  • 代理机构南京智造力知识产权代理有限公司;

  • 代理人张明明

  • 地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

  • 入库时间 2023-06-19 16:28:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/15 专利申请号:2022105047691 申请日:20220510

    实质审查的生效

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