發(fā)布時(shí)間：2018-03-06 11:38

  本文選題：Kriging模型　切入點(diǎn)：RBF　出處：《控制工程》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于Kriging代理模型的EGO(Efficient Global Optimization)算法的優(yōu)化精度不高,并且當(dāng)構(gòu)建模型的樣本數(shù)量較大時(shí),算法優(yōu)化變得耗時(shí)。對(duì)此提出了結(jié)合全局代理模型與局部代理模型的改進(jìn)優(yōu)化算法。使用Kriging作為全局代理模型,RBF作為局部代理模型,通過構(gòu)建、優(yōu)化多個(gè)局部代理模型來獲取多個(gè)局部較優(yōu)點(diǎn),并在線更新Kriging模型,提高模型精度。針對(duì)優(yōu)化耗時(shí)問題,提出了樣本點(diǎn)遺忘法以及樣本點(diǎn)漸進(jìn)式增加法,使優(yōu)化時(shí)間較EGO大大縮短。通過4個(gè)典型測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證,并在收斂精度、穩(wěn)定性兩方面與EGO,PSO算法比較,結(jié)果顯示兩者都優(yōu)于EGO與PSO,說明該算法具有強(qiáng)尋優(yōu)性能、強(qiáng)魯棒性。
[Abstract]:The optimization algorithm of EGO(Efficient Global optimization based on Kriging proxy model is not accurate enough, and when the number of samples to construct the model is large, In this paper, an improved optimization algorithm combining global agent model with local agent model is proposed. Kriging is used as global agent model and local agent model. Several local agent models are optimized to obtain multiple local advantages, and the Kriging model is updated online to improve the accuracy of the model. To solve the problem of optimization time consuming, a sample point forgetting method and a sample point incremental method are proposed. The optimization time is much shorter than that of EGO. Through four typical test functions, the convergence accuracy and stability of the algorithm are compared with that of EGO and PSO. The results show that the algorithm is better than EGO and PSO, which shows that the algorithm has strong optimization performance and strong robustness.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;華東理工大學(xué)化工過程先進(jìn)控制和優(yōu)化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61403140) 上海市自然科學(xué)基金(13ZR1411500)
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 王琦;丁運(yùn)亮;陳昊;;基于多級(jí)代理模型的優(yōu)化算法[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2008年04期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 杜波;金光;周經(jīng)倫;張禮偉;;基于代理模型的武器裝備體系優(yōu)化算法研究[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2012年06期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 李玉強(qiáng);崔振山;陳軍;阮雪榆;張冬娟;;基于響應(yīng)面模型的6σ穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2006年02期

2 王凌,吉利軍,鄭大鐘;基于代理模型和遺傳算法的仿真優(yōu)化研究[J];控制與決策;2004年06期

3 李響,李為吉;基于序列響應(yīng)面方法的協(xié)同優(yōu)化算法[J];西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2003年01期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張輝香;邱優(yōu)峰;張林波;付杰;;面向汽車外形空氣動(dòng)力學(xué)優(yōu)化的代理模型方法[J];計(jì)算機(jī)輔助工程;2014年03期

2 曾會(huì)華;余雄慶;;基于代理模型的氣動(dòng)外形優(yōu)化[J];航空計(jì)算技術(shù);2005年04期

3 張黎明;李玉龍;;基于角色的權(quán)限代理模型及其實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2009年02期

4 張東閣;傅雨田;;計(jì)算機(jī)輔助裝調(diào)的代理模型方法[J];紅外與激光工程;2013年03期

5 張茜;朱艷琴;羅喜召;;基于約束的授權(quán)代理模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2008年11期

6 劉月琴;朱艷琴;陳玉春;;支持否定授權(quán)的基于子角色的授權(quán)代理模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2008年11期

7 許濤;楊波;;網(wǎng)絡(luò)隧道代理模型及其關(guān)鍵技術(shù)研究[J];軟件導(dǎo)刊;2009年01期

8 何炎祥,李旭暉,宋強(qiáng),杜卓敏;基于對(duì)象的多媒體合著系統(tǒng)代理模型[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2001年03期

9 夏露;王丹;;基于Kriging自適應(yīng)代理模型的氣動(dòng)優(yōu)化方法[J];航空計(jì)算技術(shù);2013年01期

10 穆雪峰,姚衛(wèi)星,余雄慶,劉克龍,薛飛;多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化中常用代理模型的研究[J];計(jì)算力學(xué)學(xué)報(bào);2005年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前6條

1 修仁強(qiáng);張小虎;劉宇;黃洪鐘;;多層次復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)中代理模型的不確定性量化[A];中國(guó)力學(xué)大會(huì)——2013論文摘要集[C];2013年

2 王蘇生;;一個(gè)動(dòng)態(tài)遞歸代理模型及半線性的首選最優(yōu)契約[A];經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）第2卷第2期（總第6期）[C];2003年

3 邢立寧;熊健;陳英武;;基于代理模型和試驗(yàn)設(shè)計(jì)的社會(huì)管理策略評(píng)估方法[A];中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——A02管理科學(xué)[C];2014年

4 徐細(xì)雄;淦未宇;;基于多任務(wù)代理模型的管理者動(dòng)態(tài)報(bào)酬契約設(shè)計(jì)[A];第十屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

5 李權(quán);郭兆電;雷武濤;白俊強(qiáng);王丹;;飛行器設(shè)計(jì)中的代理模型與優(yōu)化算法[A];全面建成小康社會(huì)與中國(guó)航空發(fā)展——2013首屆中國(guó)航空科學(xué)技術(shù)大會(huì)論文集[C];2013年

6 楊培鴻;;重復(fù)建設(shè)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)分析:一個(gè)基于委托代理框架的模型[A];經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）第5卷第2期（總第20期）[C];2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 何成;高溫環(huán)境下結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)建模關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

2 陳世適;基于多源響應(yīng)信息融合的優(yōu)化設(shè)計(jì)理論與方法研究[D];北京理工大學(xué);2016年

3 孫凱鵬;梁、板結(jié)構(gòu)的熱彈性動(dòng)力學(xué)及其反問題研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

4 張劍;基于代理模型技術(shù)的高速列車性能參數(shù)設(shè)計(jì)及優(yōu)化[D];西南交通大學(xué);2015年

5 武曉莉;基于次可加測(cè)度的代理模型及應(yīng)用[D];天津大學(xué);2014年

6 張國(guó)慶;基于代理模型的分?jǐn)?shù)階粘彈性/雙模量正/反問題數(shù)值求解[D];大連理工大學(xué);2014年

7 向國(guó)齊;支持向量回歸機(jī)代理模型設(shè)計(jì)優(yōu)化及應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2010年

8 傅云瑾;IP網(wǎng)絡(luò)成本代理模型與成本函數(shù)仿真研究[D];北京郵電大學(xué);2008年

9 趙軻;基于CFD的復(fù)雜氣動(dòng)優(yōu)化與穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 龔文;基于流股和單元的熱力學(xué)物性建模和計(jì)算方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

2 修仁強(qiáng);多層次系統(tǒng)代理模型的不確定性量化及序列采樣方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

3 展銘;基于代理模型的L型雙加筋板結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì)[D];南京航空航天大學(xué);2015年

4 劉成龍;基于代理模型的螢火蟲優(yōu)化方法及Isight應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2015年

5 趙濤;基于代理模型驗(yàn)證的混合不確定性優(yōu)化方法及其在空間繩系設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

6 孫丹;風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)定性影響的分析與研究[D];華北電力大學(xué);2015年

7 李興義;基于代理模型的增壓型柴油機(jī)進(jìn)排氣敏感度研究[D];北京理工大學(xué);2016年

8 張劍平;粒子群優(yōu)化算法代理模型的研究[D];吉林大學(xué);2016年

9 張?jiān)扑?基于最大化期望的多目標(biāo)設(shè)計(jì)[D];清華大學(xué);2015年

10 通旭明;基于甲型流感病毒的免疫反應(yīng)代理模型構(gòu)建以及估參問題的研究[D];西南大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1574683