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全局与局部模型交替辅助的差分进化算法
被引量：
4
1
作者
于成龙
付国霞
+1 位作者
孙超利
张国晨
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期115-123,共9页
为求解实际复杂工程应用中的高维计算费时优化问题,提出一种全局与局部代理模型交替辅助的差分进化算法。利用历史样本训练全局和局部代理模型,通过交替搜索全局和局部代理模型得到模型最优解并对其进行真实目标函数评价,实现探索和开...
为求解实际复杂工程应用中的高维计算费时优化问题,提出一种全局与局部代理模型交替辅助的差分进化算法。利用历史样本训练全局和局部代理模型,通过交替搜索全局和局部代理模型得到模型最优解并对其进行真实目标函数评价,实现探索和开采的平衡以减少真实目标函数的计算次数,同时通过针对性地选择个体进行真实目标函数计算,辅助算法快速找到目标函数的较优解。在15个低维测试问题和14个高维测试问题上的实验结果表明,在有限的计算资源情况下,该算法在12个低维测试问题上相较于最优重启策略代理辅助的社会学习粒子群优化算法、基于主动学习的代理模型辅助的粒子群优化算法等表现更好,在7个高维测试问题上相较于高斯过程辅助的进化算法、代理模型辅助的分层粒子群优化算法、求解高维费时问题的代理辅助的多种群优化算法等能找到目标函数的更优解。
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关键词
全局代理模型
局部代理模型
差分进化算法
计算费时优化问题
径向基函数网络
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职称材料
题名
全局与局部模型交替辅助的差分进化算法
被引量：
4
1
作者
于成龙
付国霞
孙超利
张国晨
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期115-123,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(61876123)
山西省自然科学基金(201901D111264)
山西省优秀人才科技创新项目(201805D211028)。
文摘
为求解实际复杂工程应用中的高维计算费时优化问题,提出一种全局与局部代理模型交替辅助的差分进化算法。利用历史样本训练全局和局部代理模型,通过交替搜索全局和局部代理模型得到模型最优解并对其进行真实目标函数评价,实现探索和开采的平衡以减少真实目标函数的计算次数,同时通过针对性地选择个体进行真实目标函数计算,辅助算法快速找到目标函数的较优解。在15个低维测试问题和14个高维测试问题上的实验结果表明,在有限的计算资源情况下,该算法在12个低维测试问题上相较于最优重启策略代理辅助的社会学习粒子群优化算法、基于主动学习的代理模型辅助的粒子群优化算法等表现更好,在7个高维测试问题上相较于高斯过程辅助的进化算法、代理模型辅助的分层粒子群优化算法、求解高维费时问题的代理辅助的多种群优化算法等能找到目标函数的更优解。
关键词
全局代理模型
局部代理模型
差分进化算法
计算费时优化问题
径向基函数网络
Keywords
global
proxy
model
local
proxy
model
Differential
Evolution(DE)algorithm
computationally
expensive
optimization
problem
Radial
Basis
Function
Network(RBFN)
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全局与局部模型交替辅助的差分进化算法
于成龙
付国霞
孙超利
张国晨
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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