本文選題：Kriging + 最小化置信下限�。� 參考：《機械工程學報》2017年13期

【摘要】：代理模型廣泛應用于工程優(yōu)化領域中。提出一種集成最小化置信下限和信賴域的動態(tài)Kriging代理模型優(yōu)化策略,以提高全局收斂性和優(yōu)化效率。在該優(yōu)化策略中,利用Maximin拉丁超立方體試驗設計方法選取初始樣本點建立Kriging代理模型,令置信下限公式中的平衡常數(shù)等于已有樣本點間的最小距離,并采用遺傳算法對置信下限公式進行優(yōu)化。根據(jù)已知信息更新信賴域,在新的信賴域內(nèi)選取樣本點更新代理模型,直至收斂。將該策略應用于數(shù)學測試算例和工字梁設計優(yōu)化實例中,試驗對比結(jié)果表明該優(yōu)化策略不僅可以獲得最優(yōu)解,而且能夠顯著地提高優(yōu)化效率。
[Abstract]:Agent model is widely used in engineering optimization field. In order to improve the global convergence and optimization efficiency, an optimization strategy for dynamic Kriging proxy model is proposed, which integrates the minimum confidence limit and trust region. In this optimization strategy, the Maximin Latin hypercube test design method is used to select the initial sample points to establish the Kriging proxy model, and the equilibrium constant in the lower confidence limit formula is equal to the minimum distance between the existing sample points. Genetic algorithm is used to optimize the lower confidence limit formula. According to the known information, the trust region is updated, and the sample point update agent model is selected in the new trust region until convergence. The experimental results show that the strategy can not only obtain the optimal solution, but also improve the optimization efficiency significantly.
【作者單位】： 中國船舶重工集團公司第七二二研究所;西安電子科技大學電子裝備結(jié)構(gòu)設計教育部重點實驗室;大連理工大學工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(51305323,51490660,11403089) 陜西省自然科學基金(2016JM5002) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(JB140404) 工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國家重點實驗室開放基金(GZ15110)資助項目
【分類號】：O212

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本文編號：1777819