检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]许昌学院机电工程学院,河南许昌461000 [2]华中科技大学国家企业信息化(CAD)应用支撑软件工程技术研究中心,湖北武汉430074
出 处:《计算机集成制造系统》2017年第8期1670-1678,共9页Computer Integrated Manufacturing Systems
基 金:国家自然科学基金资助项目(51575205);国家自然科学基金面上项目(51775472);国家科技重大专项资助项目(2013ZX04005-011);河南省科技厅资助项目(162300410263)~~
摘 要:针对基于Kriging模型的全局优化方法收敛速度慢、优化效率低且无法跳出局部最优区域等缺点,提出一种基于Kriging模型和对偶理论的无约束全局优化方法,引入正则对偶变化将普通Kriging模型本身的非凸优化问题转换为凸优化问题,利用基于Kriging模型的改进信任域策略对该凸优化问题进行迭代寻优。该方法能有效平衡全局和局部搜索行为,并大幅提高算法性能。通过7个数值测试例子和一个工程仿真实例,验证了所提方法的有效性和实用性。To improve convergence rate,optimization efficiency and global search capability of Kriging-based global optimization method,an unconstrained global optimization method based on Kriging and duality theory was proposed.The non-convex Kriging optimization problem was transformed into a convex optimization problem by introducing the canonical duality transformation.The improved trust region strategy based on Kriging was used to sequentially optimize the convex optimization problem.The proposed method could effectively balance the global and local search behavior and greatly improve the algorithm performance.Seven numerical test cases and an engineering example were given to demonstrate the effectiveness and practicability of the proposed method.
关 键 词:无约束全局优化 代理模型 KRIGING模型 对偶理论 信任域策略
分 类 号:TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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