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基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法
被引量：
9
1
作者
张建侠
马义中
+1 位作者
欧阳林寒
汪建均
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第1期251-261,共11页
针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画...
针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.
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关键词
优化设计
KRIGING模型
多点加点准则
并行代理优化算法
多目标策略
聚类方法
原文传递
基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法
被引量：
1
2
作者
林成龙
马义中
+1 位作者
刘丽君
肖甜丽
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期3149-3159,共11页
针对多目标仿真优化的高昂成本及黑箱函数难以获取问题,提出基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法.首先,建立Kriging模型获取未试验点的预测不确定性;其次,构建双重权约束期望改进策略,并利用填充策略矩阵及距离聚合方...
针对多目标仿真优化的高昂成本及黑箱函数难以获取问题,提出基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法.首先,建立Kriging模型获取未试验点的预测不确定性;其次,构建双重权约束期望改进策略,并利用填充策略矩阵及距离聚合方法实现新改进策略的聚合;然后,最大化聚合双重权约束期望改进策略实现多目标并行优化;最后,达到终止条件,获得Pareto最优解集.选取测试函数及铰接夹芯梁设计案例进行优化验证.验证对比结果表明:所提方法可有效提升多目标问题优化效率,减少昂贵仿真成本;与同类方法相比,低维问题中获取Pareto最优解集的收敛性、多样性及分布性更优.
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关键词
双重权约束期望改进策略
填充策略矩阵
距离聚合方法
KRIGING模型
并行代理优化方法
原文传递
题名
基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法
被引量：
9
1
作者
张建侠
马义中
欧阳林寒
汪建均
机构
南京理工大学经济管理学院
中国计量大学经济与管理学院
南京航空航天大学经济与管理学院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第1期251-261,共11页
基金
国家自然科学基金(71931006,71871119,71702072,71771121)。
文摘
针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.
关键词
优化设计
KRIGING模型
多点加点准则
并行代理优化算法
多目标策略
聚类方法
Keywords
design
optimization
Kriging
model
multi-points
infill
sampling
criterion
parallel
surrogate
-
based
optimization
algorithm
multi-objective
strategy
clustering
method
分类号
N945.15 [自然科学总论—系统科学]
O212.6 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法
被引量：
1
2
作者
林成龙
马义中
刘丽君
肖甜丽
机构
南京理工大学经济管理学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期3149-3159,共11页
基金
国家自然科学基金项目(71931006,71871119)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_0284)。
文摘
针对多目标仿真优化的高昂成本及黑箱函数难以获取问题,提出基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法.首先,建立Kriging模型获取未试验点的预测不确定性;其次,构建双重权约束期望改进策略,并利用填充策略矩阵及距离聚合方法实现新改进策略的聚合;然后,最大化聚合双重权约束期望改进策略实现多目标并行优化;最后,达到终止条件,获得Pareto最优解集.选取测试函数及铰接夹芯梁设计案例进行优化验证.验证对比结果表明:所提方法可有效提升多目标问题优化效率,减少昂贵仿真成本;与同类方法相比,低维问题中获取Pareto最优解集的收敛性、多样性及分布性更优.
关键词
双重权约束期望改进策略
填充策略矩阵
距离聚合方法
KRIGING模型
并行代理优化方法
Keywords
dual
weighted
constraint
expectation
improvement
strategy
infill
strategy
matrix
distance
aggregation
method
Kriging
model
parallel
surrogate
-
based
optimization
method
分类号
N945.12 [自然科学总论—系统科学]
O212.6 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法
张建侠
马义中
欧阳林寒
汪建均
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
9
原文传递
2
基于双重权约束期望改进策略的多目标并行代理优化方法
林成龙
马义中
刘丽君
肖甜丽
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
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