小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2013年
7期
1659-1663
,共5页
肖建%李枚毅%蔡霞%张海
肖建%李枚毅%蔡霞%張海
초건%리매의%채하%장해
Kriging%代理模型%拉丁超立方体%昂贵约束问题
Kriging%代理模型%拉丁超立方體%昂貴約束問題
Kriging%대리모형%랍정초립방체%앙귀약속문제
kriging%surrogate model%latin hypercube%expensive constrained optimization problems
针对昂贵单目标约束优化中真实模型计算费时且现有算法收敛速度慢的问题,提出了动态Krging优化算法以提高计算效率.该算法首先将所有约束条件转换为一个约束函数,然后采用拉丁超立方体采样(LHS)法进行采样,分别建立真实模型目标函数和约束函数的Kriging代理模型,同时结合真实模型对代理模型估计进行误差矫正,采用非支配个体选择、保留和替换机制不断更新样本库和Kriging代理模型.最后将进化最优种群代入真实模型计算其最优值.通过13个标准函数测试表明该算法具有较高的精确度和稳健性,明显减少了真实模型的评价次数.
針對昂貴單目標約束優化中真實模型計算費時且現有算法收斂速度慢的問題,提齣瞭動態Krging優化算法以提高計算效率.該算法首先將所有約束條件轉換為一箇約束函數,然後採用拉丁超立方體採樣(LHS)法進行採樣,分彆建立真實模型目標函數和約束函數的Kriging代理模型,同時結閤真實模型對代理模型估計進行誤差矯正,採用非支配箇體選擇、保留和替換機製不斷更新樣本庫和Kriging代理模型.最後將進化最優種群代入真實模型計算其最優值.通過13箇標準函數測試錶明該算法具有較高的精確度和穩健性,明顯減少瞭真實模型的評價次數.
침대앙귀단목표약속우화중진실모형계산비시차현유산법수렴속도만적문제,제출료동태Krging우화산법이제고계산효솔.해산법수선장소유약속조건전환위일개약속함수,연후채용랍정초립방체채양(LHS)법진행채양,분별건립진실모형목표함수화약속함수적Kriging대리모형,동시결합진실모형대대리모형고계진행오차교정,채용비지배개체선택、보류화체환궤제불단경신양본고화Kriging대리모형.최후장진화최우충군대입진실모형계산기최우치.통과13개표준함수측시표명해산법구유교고적정학도화은건성,명현감소료진실모형적평개차수.
