【摘要】：提出了一種新穎的基于代理模型的懲罰距離多目標(biāo)期望改善(Penalty-Distance Multi-Objective Expected Improvement,PDMOEI)算法用于處理器結(jié)構(gòu)設(shè)計空間探索(Design Space Exploration,DSE):利用克里金插值技術(shù)構(gòu)建一個代理模型,采用基于代理模型的PDMOEI算法搜索帕雷托點集,得到關(guān)于多目標(biāo)全局優(yōu)化的結(jié)構(gòu)參數(shù)配置。將提出的算法與MOEI(Multi-Objective Expected Improvement)算法、NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)算法以及MA-NSGA-II(Metamodel-Assisted NSGA-II)算法,通過兩組實驗進(jìn)行了比較。以近似帕雷托點相對于真實帕雷托點的相近程度及覆蓋程度為評價指標(biāo),得出所提算法均優(yōu)于其他算法。
[Abstract]:This paper presents a novel agent model-based penalty distance multi-objective expectation improvement (Penalty-Distance Multi-Objective Expected Improvement,PDMOEI) algorithm for exploring (Design Space Exploration, in processor architecture design space. DSE): uses Kriging interpolation technique to construct a proxy model. PDMOEI algorithm based on proxy model is used to search Pareto point set and the configuration of structural parameters about multi-objective global optimization is obtained. The proposed algorithm is compared with MOEI (Multi-Objective Expected Improvement) algorithm), NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) algorithm) and MA-NSGA-II (Metamodel-Assisted NSGA-II) algorithm. Taking the approximate Pareto point relative to the real Pareto point as the evaluation index, it is concluded that the proposed algorithm is superior to other algorithms.
【作者單位】： 移動計算與新型終端北京市重點實驗室;中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61431001) 國家科技重大專項基金(2015ZX03001026-002)
【分類號】：TP332

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