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题名组合加点准则的代理辅助多目标粒子群优化
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作者
陈万芬
王宇嘉
林炜星
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《电子科技》
2022年第12期26-34,56,共10页
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基金
国家自然科学基金(61403249)。
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文摘
针对小样本数据构建代理模型初期优化效率低、模型精度差的问题,文中提出组合加点准则的代理辅助多目标粒子群优化算法。该算法通过加权平均法将Kriging模型和径向基函数网络模型组合成异构集成模型,使用改善期望准则和最小化代理模型预测准则相结合的组合加点准则对代理模型进行管理,加快了模型收敛速度。此外,该算法采用实际目标函数对每次迭代中增加的样本点进行评估,并对代理模型进行更新以增加模型准确性。实验结果表明,在适应度函数评估次数上,所提算法与非代理模型算法相比减少了10倍,证明该算法可提高代理模型的优化效率及准确性,并在勘探与开发之间取得了更好的平衡。
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关键词
代理模型
KRIGING模型
径向基函数网络模型
异构集成
组合加点准则
适应度函数评估
模型管理
多目标粒子群优化算法
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Keywords
surrogate model
Kriging model
radial basis function network model
heterogeneous ensemble
combined infill sampling criterion
fitness function evaluation
model management
multi-objective particle swarm optimization algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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