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题名全局与局部模型交替辅助的差分进化算法
被引量：5
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作者
于成龙
付国霞
孙超利
张国晨
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机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期115-123,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61876123)
山西省自然科学基金(201901D111264)
山西省优秀人才科技创新项目(201805D211028)。
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文摘
为求解实际复杂工程应用中的高维计算费时优化问题,提出一种全局与局部代理模型交替辅助的差分进化算法。利用历史样本训练全局和局部代理模型,通过交替搜索全局和局部代理模型得到模型最优解并对其进行真实目标函数评价,实现探索和开采的平衡以减少真实目标函数的计算次数,同时通过针对性地选择个体进行真实目标函数计算,辅助算法快速找到目标函数的较优解。在15个低维测试问题和14个高维测试问题上的实验结果表明,在有限的计算资源情况下,该算法在12个低维测试问题上相较于最优重启策略代理辅助的社会学习粒子群优化算法、基于主动学习的代理模型辅助的粒子群优化算法等表现更好,在7个高维测试问题上相较于高斯过程辅助的进化算法、代理模型辅助的分层粒子群优化算法、求解高维费时问题的代理辅助的多种群优化算法等能找到目标函数的更优解。
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关键词
全局代理模型
局部代理模型
差分进化算法
计算费时优化问题
径向基函数网络
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Keywords
global proxy model
local proxy model
Differential Evolution(DE)algorithm
computationally expensive optimization problem
Radial Basis Function Network(RBFN)
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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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题名基于代理模型全局优化的自适应参数化方法
被引量：14
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作者
张伟
高正红
周琳
夏露
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机构
西北工业大学航空学院
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期160-171,共12页
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基金
西北工业大学翼型、叶栅空气动力学重点实验室稳定支持(JCKYS2019607009)。
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文摘
对于翼型气动隐身设计问题,设计变量的配置对设计结果影响很大,而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法:利用全局敏感性分析方法——基本效应法,得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息,并以此为根据增加设计变量;利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构,避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法,自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度,能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例,证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。
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关键词
气动隐身设计
代理模型全局优化
自适应参数化方法
全局敏感性分析
节点插入算法
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Keywords
aerodynamic/stealth design
surrogate-based global optimization
adaptive parameterization method
global sensitivity analysis
knot insertion algorithm
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分类号
V211.3
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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