基于Kriging模型和对偶理论的无约束全局优化方法

发布时间：2018-02-04 13:20

  本文关键词： 无约束全局优化 代理模型 Kriging模型 对偶理论 信任域策略　出处：《计算机集成制造系统》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对基于Kriging模型的全局优化方法收敛速度慢、优化效率低且无法跳出局部最优区域等缺点,提出一种基于Kriging模型和对偶理论的无约束全局优化方法,引入正则对偶变化将普通Kriging模型本身的非凸优化问题转换为凸优化问题,利用基于Kriging模型的改进信任域策略对该凸优化问题进行迭代寻优。该方法能有效平衡全局和局部搜索行为,并大幅提高算法性能。通过7个数值测试例子和一个工程仿真实例,验证了所提方法的有效性和实用性。
[Abstract]:The global optimization method based on Kriging model has the disadvantages of slow convergence, low optimization efficiency and inability to jump out of the local optimal region. An unconstrained global optimization method based on Kriging model and duality theory is proposed. Regular dual variation is introduced to transform the non-convex optimization problem of ordinary Kriging model into convex optimization problem. The improved trust domain strategy based on Kriging model is used to iteratively search for the convex optimization problem. This method can effectively balance global and local search behavior. The effectiveness and practicability of the proposed method are verified by seven numerical test examples and one engineering simulation example.
【作者单位】： 许昌学院机电工程学院;华中科技大学国家企业信息化(CAD)应用支撑软件工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51575205);国家自然科学基金面上项目(51775472) 国家科技重大专项资助项目(2013ZX04005-011) 河南省科技厅资助项目(162300410263)~~
【分类号】：O224
【正文快照】： 0引言基于高斯相关函数的非凸Kriging模型能够保证近似目标函数的光滑性、优化过程的高效性和精度水平的良好性,与之相关的方法可有效解决基于昂贵黑箱仿真模型的全局优化问题[1]。Kriging模型和采样策略对昂贵黑箱全局优化方法求解质量的改善[2]是序列全局优化过程中提高算法

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本文编号：1490303