集成最小化置信下限和信赖域的动态代理模型优化策略

发布时间：2018-04-20 12:52

  本文选题：Kriging + 最小化置信下限　； 参考：《机械工程学报》2017年13期

【摘要】：代理模型广泛应用于工程优化领域中。提出一种集成最小化置信下限和信赖域的动态Kriging代理模型优化策略,以提高全局收敛性和优化效率。在该优化策略中,利用Maximin拉丁超立方体试验设计方法选取初始样本点建立Kriging代理模型,令置信下限公式中的平衡常数等于已有样本点间的最小距离,并采用遗传算法对置信下限公式进行优化。根据已知信息更新信赖域,在新的信赖域内选取样本点更新代理模型,直至收敛。将该策略应用于数学测试算例和工字梁设计优化实例中,试验对比结果表明该优化策略不仅可以获得最优解,而且能够显著地提高优化效率。
[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.
【作者单位】： 中国船舶重工集团公司第七二二研究所;西安电子科技大学电子装备结构设计教育部重点实验室;大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51305323,51490660,11403089) 陕西省自然科学基金(2016JM5002) 中央高校基本科研业务费专项资金(JB140404) 工业装备结构分析国家重点实验室开放基金(GZ15110)资助项目
【分类号】：O212

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