基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法  

Offline Data-Driven Evolutionary Algorithm Using Best Point and Uncertainty Point to Guide Model Selection

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作  者:包建阳 吕秋月 孙越泓 Bao Jianyang;Lü Qiuyue;Sun Yuehong(School of Mathemaical Ssiences,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China;Jiangsu Prorincial Key Laberatory for Numerical Simulation of Large Scale Comples Systems,Nanjing 210023,China)

机构地区:[1]南京师范大学数学科学学院,江苏南京210023 [2]江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室,江苏南京210023

出  处:《南京师大学报(自然科学版)》2022年第3期1-8,共8页Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition)

基  金:国家自然科学基金项目(11871279)。

摘  要:基于两点模型选择的离线数据驱动进化优化算法主要用于解决目标计算复杂度高的离线优化问题.在模型建立过程中,建立多个代理模型,而后运用模型选择策略,从中选择部分代理模型,组成集成模型.同时,模型选择策略概率被采用,用来提高算法通用性和减少时间复杂度.该算法在常见的基准测试函数上进行了数值实验,与其他先进的算法进行了比较,实验结果表明,新算法更具有优势.The off-line data-driven evolutionary optimization algorithm based on two-point model selection is mainly used to solve off-line optimization problems with high computational complexity.In the process of model establishment,several agent models are established,and then some agent models are selected by model selection strategy to form an integrated model.At the same time,the probability of model selection strategy is adopted to improve the generality of the algorithm and reduce the time complexity.Numerical experiments are carried out on common benchmark test functions,and the experimental results show that the new algorithm has more advantages than other advanced algorithms.

关 键 词:集成学习 进化算法 离线数据驱动优化 代理模型 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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