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混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法
被引量：
6
1
作者
王红
王希诚
李克秋
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期215-222,共8页
基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服...
基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果.
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关键词
KRIGING
代理模型
高维参数估计
有限
的
计算资源
一般期望提高
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职称材料
题名
混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法
被引量：
6
1
作者
王红
王希诚
李克秋
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
大连东软信息学院计算机系
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期215-222,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(11072048)
"九七三"国家重点基础研究发展计划资助项目(2009CB918501)
辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013519)
文摘
基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果.
关键词
KRIGING
代理模型
高维参数估计
有限
的
计算资源
一般期望提高
Keywords
Kriging surrogate model
parameter estimation of high-dimension
limited computing resource
generalized expected improvement
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法
王红
王希诚
李克秋
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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职称材料
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参考文献
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