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基于均值改进控制策略的昂贵约束并行代理优化算法
被引量:
4
1
作者
林成龙
马义中
肖甜丽
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期707-718,共12页
针对具有黑箱特性的昂贵约束优化问题及工程中计算资源利用率不高问题,提出了新的基于均值改进控制策略的并行代理优化算法.该算法为了减少仿真建模计算负担,选取Kriging近似模型对目标函数和约束函数进行近似估计.在Kriging模型基础上...
针对具有黑箱特性的昂贵约束优化问题及工程中计算资源利用率不高问题,提出了新的基于均值改进控制策略的并行代理优化算法.该算法为了减少仿真建模计算负担,选取Kriging近似模型对目标函数和约束函数进行近似估计.在Kriging模型基础上,利用均值改进与新增试验样本间的不等关系构建具有距离特性的控制函数.算法的均值改进控制策略通过控制函数调整最大改进值,实现样本设计空间的多点填充.算法适用范围:1)计算成本主要来自于仿真估计而非优化;2)复杂的工程或商业软件内部无法修改的昂贵仿真问题.数值算例和仿真案例表明:该算法可有效获取近似最优解,减少仿真试验次数的同时弱化均值改进准则的贪婪特性.相比于其他多点填充策略,均值改进控制策略可有效提升算法计算效率.此外,算法获取优化问题近似最优解的稳定性和精度均具有一定优势.
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关键词
KRIGING模型
昂贵约束优化
问题
均值改进控制策略
并行计算
可行性概率
下载PDF
职称材料
自适应约束评估的代理模型辅助演化算法
2
作者
魏凤凤
陈伟能
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第6期1301-1320,共20页
很多现实优化问题不仅有昂贵目标也有昂贵约束,而现有求解昂贵优化问题的代理模型辅助演化算法(SAEAs)通常对候选解的所有约束进行评估,在评估次数有限的情况下,频繁评估可行域较大的约束不利于种群演化。针对这一问题,研究了求解昂贵...
很多现实优化问题不仅有昂贵目标也有昂贵约束,而现有求解昂贵优化问题的代理模型辅助演化算法(SAEAs)通常对候选解的所有约束进行评估,在评估次数有限的情况下,频繁评估可行域较大的约束不利于种群演化。针对这一问题,研究了求解昂贵约束优化问题的代理模型辅助算法,提出了一种自适应约束评估策略,根据种群演化情况评估可行域信息较少的约束,以节省在可行域较大的约束上的评估次数,在少量昂贵评估次数下自适应进行约束的选择及评估,更好地演化种群;为验证该策略的有效性和通用性,从两个思路设计了两种自适应约束评估的高斯过程回归模型辅助差分进化算法。这两种方法在15个约束优化测试函数中的11个取得显著优异效果;在利用时间延迟模拟昂贵评估次数的情况下,效率提升均在94%以上,其中91.67%的测试例子效率提升在98%以上。另外,这两种方法在4个工业应用问题中均取得优胜效果,表明其在昂贵工业约束优化问题中良好的应用前景。
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关键词
代理模型
差分进化算法
昂贵约束优化
自适应
约束
评估策略
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职称材料
题名
基于均值改进控制策略的昂贵约束并行代理优化算法
被引量:
4
1
作者
林成龙
马义中
肖甜丽
机构
南京理工大学经济管理学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期707-718,共12页
基金
国家自然科学基金项目(71931006,71871119,71771121)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_0284)资助。
文摘
针对具有黑箱特性的昂贵约束优化问题及工程中计算资源利用率不高问题,提出了新的基于均值改进控制策略的并行代理优化算法.该算法为了减少仿真建模计算负担,选取Kriging近似模型对目标函数和约束函数进行近似估计.在Kriging模型基础上,利用均值改进与新增试验样本间的不等关系构建具有距离特性的控制函数.算法的均值改进控制策略通过控制函数调整最大改进值,实现样本设计空间的多点填充.算法适用范围:1)计算成本主要来自于仿真估计而非优化;2)复杂的工程或商业软件内部无法修改的昂贵仿真问题.数值算例和仿真案例表明:该算法可有效获取近似最优解,减少仿真试验次数的同时弱化均值改进准则的贪婪特性.相比于其他多点填充策略,均值改进控制策略可有效提升算法计算效率.此外,算法获取优化问题近似最优解的稳定性和精度均具有一定优势.
关键词
KRIGING模型
昂贵约束优化
问题
均值改进控制策略
并行计算
可行性概率
Keywords
Kriging model
expensive constraint optimization problem
mean improvement control strategy
parallel computing
probability of feasibility
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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职称材料
题名
自适应约束评估的代理模型辅助演化算法
2
作者
魏凤凤
陈伟能
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
华南理工大学大数据与智能机器人教育部重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第6期1301-1320,共20页
基金
科技部科技创新2030新一代人工智能重大项目(2018AAA0101300)
国家自然科学基金(61976093)。
文摘
很多现实优化问题不仅有昂贵目标也有昂贵约束,而现有求解昂贵优化问题的代理模型辅助演化算法(SAEAs)通常对候选解的所有约束进行评估,在评估次数有限的情况下,频繁评估可行域较大的约束不利于种群演化。针对这一问题,研究了求解昂贵约束优化问题的代理模型辅助算法,提出了一种自适应约束评估策略,根据种群演化情况评估可行域信息较少的约束,以节省在可行域较大的约束上的评估次数,在少量昂贵评估次数下自适应进行约束的选择及评估,更好地演化种群;为验证该策略的有效性和通用性,从两个思路设计了两种自适应约束评估的高斯过程回归模型辅助差分进化算法。这两种方法在15个约束优化测试函数中的11个取得显著优异效果;在利用时间延迟模拟昂贵评估次数的情况下,效率提升均在94%以上,其中91.67%的测试例子效率提升在98%以上。另外,这两种方法在4个工业应用问题中均取得优胜效果,表明其在昂贵工业约束优化问题中良好的应用前景。
关键词
代理模型
差分进化算法
昂贵约束优化
自适应
约束
评估策略
Keywords
surrogate model
differential evolution algorithm
expensive constrained optimization
adaptive constraint evaluation strategy
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于均值改进控制策略的昂贵约束并行代理优化算法
林成龙
马义中
肖甜丽
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
2
自适应约束评估的代理模型辅助演化算法
魏凤凤
陈伟能
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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