本文關鍵詞：關于Kriging模型的構造及其優(yōu)化算法研究

  更多相關文章： 代理模型 Kriging模型 高效全局優(yōu)化算法 共軛梯度法 單純形梯度

【摘要】：代理模型技術是一種求解工程優(yōu)化問題的有效手段。由于使用這種技術在優(yōu)化過程中可通過逼近模型擬合出設計變量與設計目標之間的關系,進而代替復雜耗時的以及高精度的數(shù)值模擬程序和仿真軟件,因此基于代理模型的優(yōu)化方法吸引了很多研究者的關注。與其它代理模型相比,由于Kriging模型具有相對較高的預測精度,因而成為計算機實驗研究中使用最為廣泛的一種代理模型。在構造Kriging模型時,優(yōu)化相關模型參數(shù)是一個核心問題。與此同時,大量工程優(yōu)化問題的目標函數(shù)通常不能顯式表達而要通過仿真計算來獲取,而在很多情況下仿真計算需要昂貴的成本,因此如何通過代理模型對系統(tǒng)進行全局優(yōu)化是該領域亟待解決的問題之一。本文研究了Kriging模型的構造方法以及在高效全局優(yōu)化(EGO)算法的框架上改進了EGO算法。主要工作概括如下:(1)使用交替方向法的思想得到了目標函數(shù)關于模型參數(shù)的梯度,進而提出了一種基于有效集共軛梯度法的Kriging模型參數(shù)優(yōu)化算法,并在此算法的基礎上改進了高效全局優(yōu)化算法。數(shù)值實驗表明,改進的全局優(yōu)化算法改善了高效全局優(yōu)化算法過早收斂的問題。最后,利用改進的EGO算法求解模擬集成電路的優(yōu)化設計問題,以帶隙基準電壓源的優(yōu)化設計為例,對該電路系統(tǒng)進行了全局優(yōu)化。(2)通過更新單純形的策略來處理線搜索失敗的問題,對投影單純形梯度法提出了相應的改進;然后使用投影單純形梯度法優(yōu)化模型參數(shù),即采用單純形梯度近似目標函數(shù)的梯度,這樣有效地避免了目標函數(shù)的梯度難于求解的問題;同時利用投影單純形梯度法改進EGO算法。數(shù)值實驗結果顯示改進的EGO算法是有效的。
【關鍵詞】：代理模型 Kriging模型 高效全局優(yōu)化算法 共軛梯度法 單純形梯度
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O224
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景及其意義14-15
• 1.2 代理模型的國內外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 代理模型15
• 1.2.2 計算機實驗設計15-17
• 1.2.3 全局優(yōu)化算法及其基于Kriging模型的全局優(yōu)化算法17-19
• 1.3 論文的組織結構19-22
• 第二章 Kriging模型的基本理論22-30
• 2.1 Kriging模型的基本原理22
• 2.2 計算機實驗設計與分析22-27
• 2.2.1 Kriging模型的理論22-24
• 2.2.2 相關模型參數(shù)q 的選擇24-25
• 2.2.3 最優(yōu)線性無偏估計25
• 2.2.4 回歸函數(shù)25-26
• 2.2.5 相關函數(shù)26-27
• 2.3 高效全局優(yōu)化算法27-28
• 2.3.1 樣本加點準則27
• 2.3.2 算法框架27-28
• 2.4 本章小結28-30
• 第三章 基于梯度法的高效全局優(yōu)化算法30-42
• 3.1 引言30
• 3.2 有效集共軛梯度法30-31
• 3.3 交替方向法31-32
• 3.4 基于有效集共軛梯度法的全局優(yōu)化算法32-36
• 3.4.1 改進的EGO算法32-33
• 3.4.2 算法測試33-36
• 3.5 應用實例—模擬集成電路優(yōu)化設計36-40
• 3.5.1 電路優(yōu)化設計的研究背景36
• 3.5.2 代理模型優(yōu)化模擬集成電路的步驟36-38
• 3.5.3 模型驗證與單目標優(yōu)化38-39
• 3.5.4 電路系統(tǒng)的優(yōu)化與參數(shù)設置39-40
• 3.6 本章小結40-42
• 第四章 基于單純形梯度法的Kriging模型構造與優(yōu)化42-48
• 4.1 引言42
• 4.2 基于投影單純形梯度法的高效全局優(yōu)化算法42-45
• 4.3 算法測試45-46
• 4.4 本章小結46-48
• 第五章 總結與展望48-50
• 5.1 總結48-49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻50-56
• 致謝56-58
• 作者簡介58-59

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本文編號：855023