發(fā)布時(shí)間：2018-02-04 13:20

  本文關(guān)鍵詞： 無(wú)約束全局優(yōu)化 代理模型 Kriging模型 對(duì)偶理論 信任域策略　出處：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年08期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)基于Kriging模型的全局優(yōu)化方法收斂速度慢、優(yōu)化效率低且無(wú)法跳出局部最優(yōu)區(qū)域等缺點(diǎn),提出一種基于Kriging模型和對(duì)偶理論的無(wú)約束全局優(yōu)化方法,引入正則對(duì)偶變化將普通Kriging模型本身的非凸優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為凸優(yōu)化問(wèn)題,利用基于Kriging模型的改進(jìn)信任域策略對(duì)該凸優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行迭代尋優(yōu)。該方法能有效平衡全局和局部搜索行為,并大幅提高算法性能。通過(guò)7個(gè)數(shù)值測(cè)試?yán)雍鸵粋�(gè)工程仿真實(shí)例,驗(yàn)證了所提方法的有效性和實(shí)用性。
[Abstract]:The global optimization method based on Kriging model has the disadvantages of slow convergence, low optimization efficiency and inability to jump out of the local optimal region. An unconstrained global optimization method based on Kriging model and duality theory is proposed. Regular dual variation is introduced to transform the non-convex optimization problem of ordinary Kriging model into convex optimization problem. The improved trust domain strategy based on Kriging model is used to iteratively search for the convex optimization problem. This method can effectively balance global and local search behavior. The effectiveness and practicability of the proposed method are verified by seven numerical test examples and one engineering simulation example.
【作者單位】： 許昌學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;華中科技大學(xué)國(guó)家企業(yè)信息化(CAD)應(yīng)用支撐軟件工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575205);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51775472) 國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)資助項(xiàng)目(2013ZX04005-011) 河南省科技廳資助項(xiàng)目(162300410263)~~
【分類(lèi)號(hào)】：O224
【正文快照】： 0引言基于高斯相關(guān)函數(shù)的非凸Kriging模型能夠保證近似目標(biāo)函數(shù)的光滑性、優(yōu)化過(guò)程的高效性和精度水平的良好性,與之相關(guān)的方法可有效解決基于昂貴黑箱仿真模型的全局優(yōu)化問(wèn)題[1]。Kriging模型和采樣策略對(duì)昂貴黑箱全局優(yōu)化方法求解質(zhì)量的改善[2]是序列全局優(yōu)化過(guò)程中提高算法

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7 張慶洪;;不用導(dǎo)數(shù)求函數(shù)無(wú)約束極小值的一種方法[J];經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué);1986年03期

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本文編號(hào)：1490303